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縱向深度強(qiáng)化：機(jī)器視覺在各行業(yè)的初始應(yīng)用往往是在生產(chǎn)環(huán)節(jié)的檢測這一步驟，隨著技術(shù)的普及、成本的下降，機(jī)器視覺有望在行業(yè)應(yīng)用深度上強(qiáng)化，進(jìn)入到識(shí)別、測量、定位等其他環(huán)節(jié)。

智能駕駛傳感器中的毫米波雷達(dá)，擅長測量距離和速度，并且具有良好的距離和速度分辨率。與其他傳感器相比，雷達(dá)在夜間運(yùn)行，在惡劣天氣條件下的影響最小。

在實(shí)時(shí)音視頻通信場景，麥克風(fēng)采集用戶語音的同時(shí)會(huì)采集大量環(huán)境噪聲，傳統(tǒng)降噪算法僅對(duì)平穩(wěn)噪聲（如電扇風(fēng)聲、白噪聲、電路底噪等）有一定效果，對(duì)非平穩(wěn)的瞬態(tài)噪聲（如餐廳嘈雜噪聲、地鐵環(huán)境噪聲、家庭廚房噪聲等）降噪效果較差，嚴(yán)重影響用戶的通話體驗(yàn)。針對(duì)泛家庭、辦公等復(fù)雜場景中的上百種非平穩(wěn)噪聲問題，融合通信系統(tǒng)部生態(tài)賦能團(tuán)隊(duì)自主研發(fā)基于GRU模型的AI音頻降噪技術(shù)，并通過算法和工程優(yōu)化，將降噪模型尺寸從2.4MB壓縮至82KB，運(yùn)行內(nèi)存降低約65%；計(jì)算復(fù)雜度從約186Mflops優(yōu)化至42Mflops,運(yùn)行效率提升77%；在現(xiàn)有的測試數(shù)據(jù)集中（實(shí)驗(yàn)環(huán)境下），可有效分離人聲和噪聲，將通話語音質(zhì)量Mos分（平均意見值）提升至4.25。

該系統(tǒng)將構(gòu)成一個(gè)全網(wǎng)狀環(huán)形結(jié)構(gòu)。當(dāng)系統(tǒng)正面的互連從左向右或水平傳輸時(shí)，則系統(tǒng)背面的互連則是從上向下傳輸，從而構(gòu)成一個(gè)完整的網(wǎng)格。

最近，隨著機(jī)器學(xué)習(xí)（ML, Machine Learning）的進(jìn)步出現(xiàn)了分歧，分為兩個(gè)規(guī)模：一個(gè)是傳統(tǒng)的大型ML（云ML），模型越來越大，以實(shí)現(xiàn)準(zhǔn)確性方面的最佳性能；另外一個(gè)是新興的微型機(jī)器學(xué)習(xí)（TinyML）領(lǐng)域，其中模型被縮小以適應(yīng)受限設(shè)備以超低功耗執(zhí)行。由于TinyML是一個(gè)新興領(lǐng)域，本篇文章將討論在開發(fā)TinyML和當(dāng)前行業(yè)標(biāo)準(zhǔn)納入TinyML設(shè)備基準(zhǔn)測試的系統(tǒng)時(shí)要考慮的各種參數(shù)。 系統(tǒng)指標(biāo)要求根據(jù)正在開發(fā)的用例會(huì)有很大差異。我們來看下 四個(gè)指標(biāo)：準(zhǔn)確性

隨著5G 終端規(guī)模持續(xù)增長,5G 發(fā)展逐步進(jìn)入“快車道”,5G 網(wǎng)絡(luò)需要分擔(dān)4G-LTE 網(wǎng)絡(luò)流量壓力, 降低4G 網(wǎng)絡(luò)擴(kuò)容和新建資本投入。

NanoEdge AI 庫是 Cartesiam 推出的人工智能靜態(tài)庫，它可以幫助客戶直接生成可以運(yùn)行在嵌入式 Arm Cortex 處理器上的.a 靜態(tài)庫文件。

在電子視覺系統(tǒng)中，圖像傳感器使用光學(xué)、像素和感光元件（光電二極管或光電門）將光轉(zhuǎn)換為電信號(hào)或比特。

旅游+元宇宙：與旅游目的地、景區(qū)景點(diǎn)共建元宇宙場景，基于旅游景區(qū)、游樂設(shè)備等場景，運(yùn)用數(shù)字化技術(shù)進(jìn)行內(nèi)容搭建和創(chuàng)作，創(chuàng)建數(shù)字化、虛擬現(xiàn)實(shí)技術(shù)的沉浸體驗(yàn)場景，實(shí)現(xiàn)元宇宙應(yīng)用場景在各個(gè)景區(qū)的逐步落地。

在Keras中使用CNN進(jìn)行人類活動(dòng)識(shí)別：此存儲(chǔ)庫包含小型項(xiàng)目的代碼。該項(xiàng)目的目的是創(chuàng)建一個(gè)簡單的基于卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(CNN)的人類活動(dòng)識(shí)別(HAR)系統(tǒng)。