人工智能软件开发
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人工智能发展前景好是毋庸置疑的，但是不代表软件就要凉凉了，人工智能和机器学习技术为软件开发带来了新的创新点，两者是可以结合的存在。...
作者：huaqingyuanjian回复：4
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2024即将结束，是否已经升级成集嵌入式与AI于一体的电子工程师了？无论是与不是，EEWorld都欢迎您来参与这场AI挑战之旅。...
作者：nmg回复：1
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11月11日至11月26日 遴选公布：12月3日前，公布全部入围名单 测评时间：12月10日-1月24日 颁奖时间：测评结束后两周内 更多活动内容， 点此查看活动页面 免费申请： NXP 边缘AI...
作者：EEWORLD社区回复：0
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main.c进行修改了，参照nanoEdgeAi给的示例代码，和上一篇的修改差不多，只是我这边用了printf（这玩意儿终于好用了） 以下是整个main.c，我这边是整合了datalogger工程和AI...
作者：不爱胡萝卜的仓鼠回复：4
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一.nano edge ai studio简介 nano edge ai studio是ST AI套件中的一个，他的作用就是帮助我们快速训练一个AI模型，并且这个软件现在是免费的，...
作者：不爱胡萝卜的仓鼠回复：2
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图12 转换程序及结果 【K230嵌入式AI开发板测评】+人脸识别与门禁管理篇...
作者：jinglixixi回复：0
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桌面机器人，作为人工智能领域中一个充满潜力的分支，正逐渐成为我们日常生活中的伙伴。...
作者：胡黎明回复：1
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学习人工智能开发掌握一些关键的数据结构是很必要的，在开发中数据结构可以直接影响到模型的性能和效率，不仅有助于高效地存储和访问数据，还能为算法的实现打下坚实的基础。...
作者：huaqingyuanjian回复：1
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我们使用nano edge ai这个软件训练模型时，需要提供样本数据用于训练。在nano edge ai中可以有2中方式上传样本数据：提前准备好的CSV文件、串口实时采集。...
作者：不爱胡萝卜的仓鼠回复：5
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嘉楠科K230AI开发板 测评7--AI视觉篇 1、AI视觉开发框架 更高级的机器视觉（AI视觉）需要使用KPU。...
作者：dfjs回复：1
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本项目集成离线语音唤醒+离线语音识别+离线AI大模型+离线TTS文字转语音+自动化控制+天气预测,将树莓派5（2G）性能压榨到极致！...
作者：cpsiot回复：0
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这可不是管管的空想，现在各家PCB厂商已经开始了AI+PCB的进程了 AI能够自动执行原理图生成、布局优化和元器件选择等任务。...
作者：okhxyyo回复：13
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嘉楠科K230AI开发板 测评6--机器视觉篇 1、条形码识别 条形码（barcode）是将宽度不等的多个黑条和空白，按照一定的编码规则排列，用以表达一组信息的图形标识符。...
作者：dfjs回复：0
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嘉楠科K230AI开发板 测评5--机器视觉篇 1.单一颜色识别 预先设定颜色阈值，如红、绿、蓝，这样K230摄像头采集图像后就能自动识别了。...
作者：dfjs回复：0
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AI模型里，CUBE AI就是ST为各位开发者准备好的工具。...
作者：不爱胡萝卜的仓鼠回复：0
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嘉楠科K230AI开发板 测评 4--机器视觉篇 摄像头 摄像头是整个机器视觉应用的基础，K230的引出了3路摄像头，接口如下图： CanMV K230使用camera...
作者：dfjs回复：4
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【K230嵌入式AI开发板测评】 +车牌识别与计费管理篇 你说这种勇哥图片进行识别是不是也能打开啊 很好,学习 感谢支持！！！...
作者：jinglixixi回复：3
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直播主题： AI 无所不在，单板电脑也可以 直播时间： 11 月 14 日（周四） 10:00 - 11:00 如何报名？...
作者：EEWORLD社区回复：0
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树莓派5作为Mqtt服务器和Socket服务器，其他设备均通过这两个协议与树莓派通信 【项目实现的功能】 86 面板控制家居 AI赋能的语音对话问答 语音控制智能家居 自动控制家居设备...
作者：夷则玖回复：0
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最近有个项目想把无线蓝牙眼镜加入进去，如果把AI功能加入到这个眼镜上，可以加哪些AI功能呢？...
作者：wangerxian回复：10
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该课程是正点原子手把手教你学RV1126 AI开发板之准备篇（必看），该课程配套开发板为正点原子RV1126 AI开发板...
课时1：开箱验货 课时2：正点原子ATK-DLRV1126开发板资料介绍 课时3：正点原子ATK-DLRV1126开发板外设资源介绍 课时4：开发环境搭建-虚拟机创建 课时5：开发环境搭建-在虚拟机中安装Ubuntu20 课时6：开发环境搭建-Windows与Ubuntu文件互传 课时7：开发环境搭建-Vscode安装与使用 课时8：开发环境搭建-Vscode远程连接 课时9：开发环境搭建-串口驱动以及终端软件的安装使用 课时10：开发环境搭建-ADB命令的安装与使用 课时11：系统烧写-软件安装与MASKROM模式烧写 课时12：系统烧写-LOADER模式烧写 课时13：系统烧写-固件烧写 课时14：SDK包介绍 课时15：SDK包编译与使用-SDK全编译(必做！) 课时16：SDK包编译与使用-Uboot单独编译与烧写 课时17：SDK包编译与使用-Kernel单独编译与烧写 课时18：SDK包编译与使用-Rootfs单独编译与烧写 课时19：SDK包编译与使用-其他组件的编译与固件打包
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该课程是正点原子2023年全新推出的人工智能与深度学习新系列视频教程！...
课时1：本讲内容介绍 课时2：瞄一瞄SDK编译后的目录 课时3：RV1126文件系统分区 课时4：关于开机自启动（上） 课时5：关于开机自启动（中） 课时6：关于开机自启动（下） 课时7：出厂系统设置静态IP地址（上） 课时8：出厂系统设置静态IP地址（下） 课时9：RKMedia框架及其例程介绍 课时10：测试SDK自带RKMedia例程 课时11：编译SDK自带RKMedia例程 课时12：720P和1080P MIPI屏幕的使用 课时13：IMX415和IMX335摄像头的使用 课时14：本讲内容介绍 课时15：小谈RV1126 AI模型部署流程 课时16：正点原子ATK-DLRV1126开发板AI例程介绍 课时17：正点原子AI例程测试开发环境搭建 课时18：编译正点原子AI例程 课时19：基于RockX的AI例程测试 课时20：基于RKNN的AI例程测试 课时21：二维码识别例程测试 课时22：RockX的使用（上） 课时23：RockX的使用（下） 课时24：编译SDK自带RockX例程 课时25：测试SDK自带RockX例程 课时26：编译和测试SDK自带的RKNN例程(上) 课时27：编译和测试SDK自带的RKNN例程(中) 课时28：编译和测试SDK自带的RKNN例程(下) 课时29：如何更新NPU驱动 课时30：入门嵌入式AI有哪些要求
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人工智能是当今最火热的技术，各大厂家都想做出自己的人工智能产品，但人工智能的入门门槛很高，要想快速的做人工智能产品并不容易，这门课给大家介绍一款开源的机器人语言识别框架，可以让大家快速的实现自己的人工智能产品...
课时1：AI聊天机器人导学 课时2：聊天机器人介绍 课时3：机器人环境搭建 课时4：安装配置机器人 课时5：录制唤醒词 课时6：聊天机器人架构分析 课时7：语音识别详解 课时8：百度语音识别示范 课时9：语音合成详解 课时10：NLP介绍1 课时11：NLP介绍2 课时12：NLP介绍3 课时13：NLP介绍4 课时14：机器人插件介绍 课时15：实现一个自己的插件
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介绍异构计算的基本概念、OpenCL的基本开发方法和人工智能应用实现。...
课时1：异构计算与OpenCL简介 课时2：OpenCL编程基础上 课时3：OpenCL编程基础下 课时4：OpenCL开发环境介绍 课时5：基于OpenCL的FPGA开发流程示范 课时6：基于OpenCL的简易神经网络实现
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人工智能是迅速发展的新兴学科，已经成为许多高新技术产品的核心技术。人工智能模拟人类智能解决问题，几乎在所有领域都有非常广泛的应用。...
课时1：绪论简介 课时2：智能的概念 课时3：智能的特征 课时4：人工智能的定义 课时5：人工智能的发展简史 课时6：人工智能研究的基本内容 课时7：命题逻辑 课时8：谓词 课时9：谓词公式 课时10：谓词公式的性质 课时11：一阶谓词逻辑知识表示法 课时12：一阶谓词逻辑知识表示法特点 课时13：产生式 课时14：产生式系统 课时15：产生式系统的例子 课时16：产生式表示法的特点 课时17：框架表示法 课时18：推理方式及其分类 课时19：归结演绎推理 课时20：谓词公式化为子句集1 课时21：谓词公式化为子句集2 课时22：鲁滨逊归结原理 课时23：归结反演 课时24：应用归结原理求问题 课时25：不确定推理 课时26：可信度方法 课时27：概率分配函数 课时28：信任函数_似然函数 课时29：基于证据理论的推理 课时30：基于证据理论的推理实例 课时31：模糊逻辑提出 课时32：模糊集合 课时33：模糊集合的定义和表示方法 课时34：隶属函数 课时35：模糊关系及其合成 课时36：模糊推理 课时37：模糊决策 课时38：模糊推理应用 课时39：搜索的概念 课时40：状态空间知识表示方法 课时41：启发式图搜索策略—启发式策略 课时42：启发式图搜索策略—启发信息和估价函数 课时43：启发式图搜索策略—A搜索算法 课时44：启发式图搜索策略—A_搜索算法及其特性 课时45：基本遗传算法 课时46：编码 课时47：适应度函数的尺度变换 课时48：选择 课时49：交叉、变异 课时50：遗传算法的一般步骤 课时51：遗传算法的特点 课时52：蚁群算法基本思想 课时53：基本蚁群算法模型 课时54：蚁群算法参数选择 课时55：蚁群算法的应用 课时56：专家系统的基本概念 课时57：专家系统的特点 课时58：专家系统的工作原理 课时59：知识获取的主要过程与模式 课时60：专家系统的建立 课时61：专家系统的实例 课时62：专家系统的开发工具 课时63：机器学习 课时64：学习系统的基本组成 课时65：机器学习的分类 课时66：人工神经网络 课时67：神经元的数学模型 课时68：神经网络的结构与工作方式 课时69：BP神经网络的结构 课时70：BP学习算法两个问题 课时71：BP学习算法基本思想 课时72：BP学习算法学习算法 课时73：BP学习算法的实现 课时74：BP神经网络在模式识别中的应用 课时75：离散型Hopfield神经网络模型 课时76：离散型Hopfield神经网络工作方式和工作过程 课时77：离散型Hopfield神经网络网络的稳定性 课时78：连续型Hopfield神经网络 课时79：Hopfield神经网络在联想记忆中的应用 课时80：Hopfield神经网络优化方法
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这5个DEMO有没有很精彩？更厉害的是，看完还能参与答题赢好礼，还不快来？ 点击这里...
课时1：NXP S32V ADAS 方案 课时2：NXP BMS 应用方案 课时3：NXP MK64 大树云 BTC 方案 课时4：NXP LPC55S69 Audio 应用方案 课时5：NXP PEPS 应用方案
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现代电梯系统致力于减少乘客等待时间并提高整个建筑物内人员的移动效率。将电梯送到空楼会增加乘客等待时间并浪费能源。依赖于简单动作感应的系统无法区分等待电梯的一个或多个人。单独计算等待电梯的人数的能力可以实现更有效的电梯调度，从而改善乘客体验以及更低的能量使用和运营成本。 在本次会议中，我将讨论...
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本研讨会邀请到赛灵思和安富利的市场和技术专家给大家详细讲述“全可编程FPGA”在上述新兴市场的解决方案和成功案例，帮助设计者快速开发产品并尽快面市。 直播日程 1. 赛灵思FPGA在 ADAS/AD 的技术方案 2. 安富利视觉方案介绍...
课时1：ADAS / AD 课时2：SDSOC HLS 课时3：Avnet video platform solution
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主要内容：人工智能的定义，树搜索算法，无信息搜索策略，启发式搜索策略，约束满足问题求解，博弈算法，贝叶斯网络，隐马尔可夫模型，卡尔曼滤波器。...
课时2：人工智能概念 课时3：什么是理性智能体 课时5：问题求解智能体 课时6：问题形式化 课时7：树搜索算法 课时8：树搜索算法的实现 课时9：搜索策略 课时10：宽度优先搜索 课时11：一致代价搜索 课时12：深度优先搜索 课时13：有限深度搜索 课时14：迭代深入搜索 课时15：迭代深入深度搜索性能分析 课时16：无信息搜索策略小结 课时18：贪婪搜索算法 课时19：星搜索算法 课时20：星搜索算法的最优性 课时21：可采纳的启发式函数 课时22：爬山搜索算法 课时23：模拟退火搜索算法 课时24：遗传算法 课时26：什么是约束满足问题 课时27：约束满足问题的标准搜索形式化 课时28：回溯搜索算法 课时29：回溯搜索的变量赋值顺序策略 课时30：回溯搜索的前向检查及约束传播 课时31：AC-3弧相容算法 课时32：约束满足问题的局部搜索方法 课时34：博弈及极小极大值概念 课时35：极小极大值决策算法 课时36：剪枝的概念 课时37：alpha-beta算法 课时38：alpha-beta剪枝示例 课时39：不完美的实时决策 课时41：不确定性量化 课时42：使用完全联合分布进行推理 课时43：贝叶斯规则及其应用 课时44：贝叶斯网络推理 课时45：隐马尔可夫模型 课时46：卡尔曼滤波器
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那么让这些AI 有一双听得清听得远的耳朵是多么的重要，运用TI DSP 的语音前端处理技术在实时会议系统，和非实时的智能音响，智能家电，智能汽车的应用。...
课时1：TI 甘为 AI 大脑的顺风耳.P1 课时2：TI 甘为 AI 大脑的顺风耳.P2 课时3：TI 甘为 AI 大脑的顺风耳.P3
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深圳青橙视界数字科技有限公司研发的增强现实智能眼镜人工智能系统在航空发动机维修中的应用...
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