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挑战物联网碎片化(上)

cathy 提交于

<strong>谁会关心物联网碎片化</strong>

不同的企业对待物联网碎片化,看法是不一样的。

对于既有的某一个物联网垂直系统而言,所有设备得到管理,各项业务过程顺利开展,管理目标得以实现,一切都很正常,可能根本不会有“碎片化”的感觉。

可是如果要想在更大范围内实现同种甚至异种设备的连接交互,实现服务的更大覆盖或者是不同服务之间的合作,实现同种数据更大范围或者是不同类型数据之间的智能挖掘,希望能够产生颠覆过往的新模式,新业务,新价值,那么碎片化就是一个问题。因此,挑战碎片化绝对不是一个伪命题,而是物联网产业的生命力之所在,是所有物联网企业需要拥抱的机遇或者面对的厄运。

<strong>那么,谁会关心物联网碎片化呢?</strong>

我想,关心物联网碎片化问题的,首先会是致力于寻找物联网产业水平解决方案的企业和投资者。而那些垂直领域内的物联网企业来说,在已经通过物联网应用攫取了第一桶金之后,了解碎片化以及业界的相应策略,也可以成为保护其既得利益的必要应对措施。

5分钟,带你了解人工智能ABC

cathy 提交于

<strong>1、人工智能的定义</strong>

人工智能领域苦于存在多种概念和定义,有的太过有的则不够。

作为该领域创始人之一的Nils Nilsson先生写到:“人工智能缺乏通用的定义。”

随着计算机为解决新任务挑战而升级换代并推而广之,人们对那些所谓需要依靠人类智慧才能解决的任务的定义门槛也越来越高。

所以,人工智能的定义随着时间而演变,这一现象称之为“人工智能效应”,概括起来就是,“人工智能,就是要实现所有目前还无法不借助人类智慧才能实现的任务的集合。”

<center><img src="http://mouser.eetrend.com/files/2017-06/博客/100006371-19743-zn1.jpg&quot; alt=""></center>

<strong>2、人工智能的历史</strong>

人工智能并不是一个新名词。

新的集成 DAC 如何提高效率并减少模拟量输出模块中的电路板空间

cathy 提交于

工业4.0已经彻底改变了制造业,改变了工厂的设计和实施方式。在工厂自动化和过程控制应用中,Industry 4.0的影响归结为两个基本概念:分散式系统和智能确定性系统的扩散。分散式系统固有地需要进行模块化设置,并具灵活性。高效、低功耗和热优化的设计是这些系统的关键推动因素。智能确定性系统是可以早期检测故障并提高可靠性的模块。

在工厂自动化和过程控制应用中,数模转换器(DAC)通常在用于可编程逻辑控制器(PLC)和传感器发射器的模拟输出中被发现。这两种情况下,DAC都可用于传送电压输出或电流输出。

DAC8775是TI最新的高精度DAC,通过包括4-20mA驱动器、电压输出和片上自适应电源管理在行业中最具集成性。在这篇博文中,将提供与DAC8775相关的设计技术示例,并探索如何设计这个行业的当前趋势。

许多系统控制器由于传感器数量的增加而处理数百个输入/输出(I / O)点。这给设计人员提供了一个挑战,即将更多的I / O通道融入一个小型形状系数,增加了对热优化和高效率系统的需求。大多数模拟输出模块4-20mA驱动电路采用具有增益级的高侧电压—电流转换电路。图1所示为典型的架构。

RFID技术在物流配送中的应用方法

cathy 提交于

通过RFID系统,存货和管理中心紧密联系在一起,而在管理中心的订单填写,将发货、出库、验货、更新存货目录整合成一个整体,最大限度地减少了错误的发生,同时也节省了人力。

<strong>一、 物流配送的定义</strong>

《国家标准物流术语》的定义是:配送就是经济合理区域范围内,根据用户要求,对物品进行拣选、加工、包装、分割、组配等作业,并按时送达指定地点的物流活动。
配送中心是从事配送业务的物流场所或组织。配送中心的设立主要是为了实现物流中的配送,因此,配送中心是位于物流节点上,专门从事货物配送活动的经营组织或经营实体。

<strong>二、传统物流配送存在主要问题</strong>

(1)存货统计缺乏准确性

(2)订单填写不规范

(3)货物损耗

(4)清点货物

(5)劳动力成本

<strong>三、 RFID技术在物流配送中的应用方法</strong>

针对传统物流配送中心存在的问题,从以下一个方面详细介绍如何在配送中心应用RFID 技术。

<strong>入库和检验</strong>

4G LTE技术很成功,对5G设计有何意义?

cathy 提交于

第 5 代无线接入网络有望满足 2020 年及以后新型用例及应用的系统和服务要求。连通各行各业并支持新服务是 5G 技术最重要的方面,以便为满足 2020 年信息社会的要求做好准备。第 4 代或 4G LTE 主要在于连接人和地,是以通信和信息共享为核心主题。5G 通过为 4G 的通信和信息共享主题增加可靠、弹性的控制与监控功能,从而将连接范围扩展到机器设备。这种转变对系统要求和设计原理产生了深远影响。5G 愿景可以说包罗万象,涉及人们生活的方方面面,会影响人们如何生产产品,如何管理生产过程中的能源与环境,如何运输、存储和消费物品,影响人们如何生活、工作、通勤、娱乐和甚至放松等等。

因此,需要使用虚拟化和软件定义网络来挑战 5G 系统/网络性能极限,以确保实现更高的网络容量、更高的用户吞吐量、更高的频谱、更高的带宽、更低的时延、更低的功耗、更高的可靠性和更高的连接密度。5G 架构包含模块化网络功能。这些功能可按需部署和扩展,从而能够以低成本方式满足广泛的应用案例需求。

关于嵌入式闪存的一些错误观念

cathy 提交于

多年来,汽车行业的发展和创新一直推动着半导体行业的发展。根据IHS的数据可知,汽车半导体市场的年收入已经超过300亿美元,而随着ADAS的增加、燃油效率的提高以及便利性的提升,这一数字还将不断上升。目前,每辆豪华车内部半导体元件的总价值约为1000美元,而中档车内部半导体元件的总价值约为350美元,汽车MCU是其中的重要组成部分。大多数汽车MCU具有片上嵌入式闪存,其中包含复杂而详尽的指令代码。尽管基于多晶硅浮栅的嵌入式闪存广泛部署在汽车、工业和消费类应用领域的一系列产品中,并且是非易失性存储器技术的典范,但关于嵌入式闪存技术仍有一些错误的观念,这正是我想要努力澄清的。

<strong>嵌入式闪存解决方案可以节省时间和金钱</strong>

汽车行业的CAE解决方案

2039363860_627 提交于

汽车行业是一个高速发展的行业,其竞争也日趋激烈,在这种情况下,新产品推出的速度也越来越快。激烈竞争的汽车市场对汽车的开发周期和质量性能提出了很高的要求。汽车是由几千个零部件组成的复杂产品, 在研发过程中常涉及到多种多样的流体力学方面的工程问题,CAE的作用就在于它能驱动精益设计和快速汽车开发流程,可以大量的节省开发成本,缩短开发周期。
在结构设计阶段,碰撞安全分析可以完全控制新车的安全风险。一个全新的车型开发,不做CAE分析,风险会十分巨大。在初期概念设计阶段,通过CFD计算可以方便地评估新车风阻系数等指标,而不用去做风洞试验,可以节省很多时间和费用。
1.车身总体
>整车碰撞
汽车碰撞是一个非常复杂的力学问题,是一个动态的大位移和大变形过程,接触和高速冲击载荷影响着碰撞全过程, 系统具有几何非线性、材料非线性和边界非线性等多重非线性行为。同时随着碰撞分析的深入,分析更多的模型包括越来越多的组件,越来越大模型规模等。

>假人及安全气囊
准确模拟仿真编织材料模型如安装气囊、安全带等特殊材料,对车辆的正面碰撞、侧面碰撞中的假人如男性、女 性和儿童假人进行模拟分析。

>协同仿真
模拟车辆的结构部分,对全部的假人模型、乘客的安全特性和安全带安全气囊进行耦合计算。

Maxim加密课堂 | 工程师快速实现系统保护的法宝

cathy 提交于

如今,一些互联网的关键基础设施越来越多地受到网络攻击,系统设计中的安全性再也不能被视为亡羊补牢之举。ElectronicDesign杂志近期对2,200名电子工程师的一项调研显示,60%的受访者表示其产品中的安全性非常重要,96%的受访者认为安全性与其产品本身同样重要甚至更加重要。MAXQ1061的设计满足EAL4+通用标准,使工程师能够快速实现产品的安全性设计,有效保护网络终端。

MAXQ1061集成了丰富的加密工具箱,全面支持不同层次和范围的安全需求,包括从密钥产生到存储,再到数字签名,以及SSL/TLS/DTLS层的数据加密。该器件还支持大多数主机处理器的安全导入。为经受极端工业环境的考验,MAXQ1061可在-40°C到+109°C的温度范围内工作——同类产品中范围最宽,采用TSSOP-14封装。

三星干掉索尼成为VR老大 移动VR是未来主流?

cathy 提交于

自从Facebook重金收购Oculus VR之后,在全球范围内就掀起了VR发展新潮,扎克伯格还预测VR将会成为下一代通用计算设备。然而,VR发展并非一帆风顺,特别是主机端头盔 VR设备 。

例如在三大 VR头盔 厂商中,其中Oculus由于销量不振不得不关闭美国将近一般的体验店,后来又因为技术剽窃导致Oculus创始人离职等。而 HTC Vive 虽然被公认为全球体验最好的VR,但销量平平。拥有众多PS4用户的PS VR在销量上也不及预测。

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图像卷积与滤波的一些知识点

cathy 提交于

<strong>一、线性滤波与卷积的基本概念</strong>

线性滤波可以说是图像处理最基本的方法,它可以允许我们对图像进行处理,产生很多不同的效果。做法很简单。首先,我们有一个二维的滤波器矩阵(有个高大上的名字叫卷积核)和一个要处理的二维图像。然后,对于图像的每一个像素点,计算它的邻域像素和滤波器矩阵的对应元素的乘积,然后加起来,作为该像素位置的值。这样就完成了滤波过程。

<center><img src="http://mouser.eetrend.com/files/2017-06/博客/100006296-19468-tx1.png&quot; alt=“” width="600"></center>

对图像和滤波矩阵进行逐个元素相乘再求和的操作就相当于将一个二维的函数移动到另一个二维函数的所有位置,这个操作就叫卷积或者协相关。卷积和协相关的差别是,卷积需要先对滤波矩阵进行180的翻转,但如果矩阵是对称的,那么两者就没有什么差别了。