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@TOC 前言 一、PMW调速电机原理 当没有进行配置PWM时默认PWM输出100%，所以此时小车的速度达到最大，调节PWM的占空比可以让小车的速度改变。 二、cubeMX配置 上篇文章讲到了PB0和PB1是控制左右电机转速的，所以我们只需要在之前的基础上将PB0和PB1设置为
用户完成人工智能服务的申请，并获取了AK/SK（或Token）之后，可下载人工智能SDK包进行操作。假设用户已申请开通了单据识别服务和低光照增强服务，以AK/SK的方式调用API，主要操作步骤如下：一、下载SDK包 从如下地址获取SDK包：http://developer.huaweicloud.com
AIGC实战测评：助力软件开发的智能神器 引言 在软件开发的过程中，我们经常面临各种各样的挑战和问题。而随着人工智能的发展，AI技术正逐渐应用于软件开发领域。本文将介绍一款名为AIGC的智能工具，它是一款卓越的软件开发助手，能够极大地提升开发效率和质量。 AIGC简介 AIGC（
fine-tuning 是指在训练好的神经网络模型基础上，通过进一步调整模型参数，使其适应特定任务或数据集。在人工智能领域，这一概念广泛应用于各种深度学习任务，如自然语言处理、计算机视觉和语音识别等。fine-tuning 的目的是利用预训练的模型，通过少量的数据或特定领域的数据进行调整
随着人工智能技术的飞速发展，深度学习在医疗领域的应用越来越广泛。智能医疗影像分析是其中一个重要的应用方向，通过深度学习模型，可以自动分析和识别医疗影像，提高诊断的准确性和效率。本文将详细介绍如何使用Python实现一个深度学习模型，用于智能医疗影像分析。 一、背景介绍 医疗影像分析是现代医学的重要组成部分
@TOC 前言 上篇文章我们完成了主界面的布局设置那么这篇文章我们就来完成各个界面的布局设置吧。 一、LED界面布局准备工作 首先添加LED灯光控制的图标。 将选择好的LED图标添加进来： 图标可以在阿里的矢量图中找到： 地址：阿里巴巴矢量图库 将图片下载到后即可添加进入工程文件中
一 概述 随着Kubernetes的快速发展,已经人工智能的法阵。Kubernetes环境非常复杂,涉及大量的组件和运行指标。传统的监控和分析工具无法满足Kubernetes运维人员对集群运行状态的理解和洞察需求。因此,出现了专门用于Kubernetes集群排错新型开源工具k8sgpt
§01 安徽名额 一、来信内容 卓大，我根据这个来判断安徽赛区的实际参赛人数
10月25日，国务院国资委主管的国家经济期刊《国资报告》发布题为《企业智能化转型正当时》专刊。专刊以央企阵营的企业智能化转型为焦点，引用生动的案例和业内人士观点，探讨了央企在人工智能时代的转型需求、企业战略和组织管理变革。2017年，国务院印发的《新一代人工智能发展规划》指出，当前
本文授权转载自微信公众号：物联网智库（iot101）物联网智库是物联网领域顶级智库，提供行业现状趋势分析，分享独家深度见解。双十二刚过不久，你是否每天都在忙着收快递和寄快递（退货）呢？今天早上下楼去丰巢取快递，恰巧碰见快递小哥在投放快递，于是就和他聊了几句。我问他，"向丰巢投放快递你们每个月大概需要付多少钱
什么是深度学习？ 深度学习（Deep Learning）是机器学习的一个分支，旨在通过模拟人脑的神经网络结构来解决复杂的任务。深度学习通过多层神经网络，自动从数据中学习特征，避免了传统机器学习中手动特征工程的繁琐过程。 深度学习在许多领域取得了突破性进展，包括计算机视觉、自然语言处理和语音识别等
本章学习目标 • 掌握列表的概念 • 掌握列表的常用操作 • 掌握列表解析 • 掌握元组的概念 • 掌握元组的操作 上一章讲解的字符串是简单序列，即字符串中每个元素都是字符。除此之外，列表与元组也是序列，它们的元素可以是不同类型的数据
@TOC 前言 本篇文章将会带大家在ubantu和ARM中使用MQTT。 源码地址已经告诉大家了，大家可以去git上面将源码下载下来。 一、在ubantu中使用MQTT 1.安装cmake 使用sudo apt-get install cmake g++命令来安装cmake
1.发展现状与面临挑战 遥感AI有可能下⼀个具有普惠价值的AI应⽤ 1.1遥感的概念内涵 狭义的遥感定义： 探测器远距离对地球不间断观测，通过数据获取、处理和信息提取，再现地球表⾯的状况、现象、过程 及空间分布，服务国防、社会和经济发展。 1.2遥感大数据的基本特质 背景
在竞争激烈的商业世界中，客户细分和精准营销已经成为企业脱颖而出的关键策略。借助先进的机器学习算法，企业能够更深入地了解客户，实现资源的高效利用。其中，朴素贝叶斯算法凭借其独特优势，在客户细分和精准营销领域大放异彩。 朴素贝叶斯算法基础：简单而强大的分类工具 朴素贝叶斯算法基于贝叶斯定理
在人工智能领域，零样本学习正逐渐成为一个备受瞩目的研究方向。它旨在让机器在没有见过特定类别的样本的情况下，通过学习现有知识和推理能力来识别新的类别。然而，这一技术面临着诸多挑战，其瓶颈也成为了众多研究者关注的焦点。 零样本学习的技术瓶颈 数据匮乏与知识表示 零样本学习最大的挑战之一在于数据的匮乏
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不仅如此，这款机器马还能配备了车载级别的智能驾驶系统，它可以通过激光雷达和外置摄像头等传感器，感知周围环境，拟定路线图，避开障碍物、进行自主运动、跟随。
同时，该系统还能够使自行车既能低碳环保，又能够锻炼身体。2.2 项目硬件构成（1）自行车：作为安装系统的物体，需要有一个固定的位置来安装ADXL345陀螺仪和四枚LED灯。
模型可以根据实时数据预测正常的操作范围和工艺参数，当检测到异常时，系统可以及时发出警报并采取相应的措施。 此外，人工智能技术还可以通过对炼油过程中的历史数据进行分析，提取出关键的特征和规律。这些特征和规律可以帮助石油炼化企业优化生产过程，提高产品质量和生产效率。
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