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解讀熱敏晶振與溫補(bǔ)晶振：從結(jié)構(gòu)到原理，從差異到使用條件 一、結(jié)構(gòu)組成 二、工作原理 三、相似點(diǎn) 四、區(qū)別 五、使用條件

整體流程為 訓(xùn)練得到模型，并轉(zhuǎn)換為知存科技開(kāi)發(fā)板相應(yīng)格式模型。工具鏈編譯模型，得到模型權(quán)重表。燒寫(xiě)模型權(quán)重。燒寫(xiě)代碼。成功運(yùn)行后，當(dāng)我們對(duì)著開(kāi)發(fā)板說(shuō)出“你好，米雅”時(shí)，開(kāi)發(fā)板就會(huì)通過(guò)串口發(fā)送“已喚醒”的信息從今年5月的 ST 峰會(huì)上大力推廣的邊緣AI，7月 RV 峰會(huì)上百家爭(zhēng)鳴的 AI 應(yīng)用，這兩次算能和知存科技的 AI 硬件體驗(yàn)活動(dòng)，我逐漸也能感覺(jué)到 AI （特別是當(dāng)下的 AIGC）對(duì)嵌入式領(lǐng)域同樣不容小覷的影響?，F(xiàn)階段自己的學(xué)習(xí)還停留在一些簡(jiǎn)單的控制，RTOS 這些。也許加深一些學(xué)習(xí)后，未來(lái)也可能在嵌入式深度學(xué)習(xí)領(lǐng)域有所學(xué)習(xí)~

本文介紹如何初始化傳感器并配置其參數(shù)，以便在檢測(cè)到自由落體事件時(shí)發(fā)送通知。

可重構(gòu)芯片嘗試在芯片內(nèi)布設(shè)可編程的計(jì)算資源，根據(jù)計(jì)算任務(wù)的數(shù)據(jù)流特點(diǎn)，動(dòng)態(tài)構(gòu)造出最適合的計(jì)算架構(gòu)，國(guó)內(nèi)團(tuán)隊(duì)設(shè)計(jì)并在12nm工藝下制造的CGRA芯片，已經(jīng)在標(biāo)準(zhǔn)測(cè)試集上實(shí)現(xiàn)了和7nm的GPU基本相當(dāng)?shù)男阅?。存算一體嘗試通過(guò)集成存儲(chǔ)和計(jì)算在一個(gè)芯片甚至一個(gè)容器內(nèi)，來(lái)突破訪存限制，發(fā)揮芯片的最大算力。下面我們將重點(diǎn)介紹存算一體技術(shù)。

這篇文章總結(jié)了馮·諾伊曼架構(gòu)及其在處理數(shù)據(jù)密集型應(yīng)用中所面臨的性能和能耗問(wèn)題。為了應(yīng)對(duì)這一挑戰(zhàn)，文章介紹了存內(nèi)計(jì)算技術(shù)，其中重點(diǎn)討論了基于電壓域的SRAM存內(nèi)計(jì)算技術(shù)。 在馮·諾伊曼架構(gòu)中，存儲(chǔ)器和處理器之間頻繁傳輸大量數(shù)據(jù)，導(dǎo)致性能瓶頸。為解決這個(gè)問(wèn)題，存內(nèi)計(jì)算技術(shù)被提出，其核心思想是將計(jì)算單元整合到存儲(chǔ)器中，實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)在存儲(chǔ)和計(jì)算之間的直接傳輸，從而提高數(shù)據(jù)處理效率和降低能耗。 特別關(guān)注了基于電壓域的SRAM存內(nèi)計(jì)算技術(shù)，這一技術(shù)利用SRAM存儲(chǔ)單元的電壓變化來(lái)實(shí)現(xiàn)計(jì)算功能。通過(guò)將數(shù)字量轉(zhuǎn)化為電壓值，利用電荷共享的方式進(jìn)行計(jì)算，最終將結(jié)果轉(zhuǎn)換為數(shù)字信號(hào)。這種技術(shù)在人工智能、大數(shù)據(jù)處理、圖像處理等領(lǐng)域有著廣泛的應(yīng)用前景。 總體而言，基于電壓域的SRAM存內(nèi)計(jì)算技術(shù)在改善馮·諾伊曼架

隨著當(dāng)今數(shù)據(jù)迅速增長(zhǎng)，傳統(tǒng)的馮諾依曼架構(gòu)內(nèi)存墻正在成為計(jì)算性能進(jìn)一步提升的阻礙。新一代的存內(nèi)計(jì)算（IMC）和近存計(jì)算（NMC）架構(gòu)有望突破這一瓶頸，顯著提升計(jì)算能力和能源效率。本文將探討存算一體芯片的發(fā)展歷程、當(dāng)前研究狀態(tài)，以及基于多種存儲(chǔ)介質(zhì)（例如傳統(tǒng)的DRAM、SRAM和Flash，以及新型的非易失性存儲(chǔ)器如ReRAM、PCM、MRAM、FeFET等）的存內(nèi)計(jì)算基本原理、優(yōu)勢(shì)與面臨的挑戰(zhàn)。通過(guò)對(duì)知存科技WTM2101量產(chǎn)芯片的深入解析與評(píng)測(cè)，重點(diǎn)展示存內(nèi)計(jì)算芯片的電路結(jié)構(gòu)及其應(yīng)用現(xiàn)狀。

人工智能（AI）已成為推動(dòng)科技革命和產(chǎn)業(yè)變革的關(guān)鍵力量。隨著大模型等AIGC技術(shù)的迅猛發(fā)展，AI正深刻改變我們的生活并重新定義生產(chǎn)方式。越來(lái)越多人期望將AI技術(shù)從純粹的思維和計(jì)算擴(kuò)展到與物理世界的互動(dòng)中，即發(fā)展具身智能。 ? ?為了推廣并深化具身智能的創(chuàng)新和應(yīng)用，“?？箼C(jī)器人開(kāi)發(fā)者大賽——AI ROBOT創(chuàng)新挑戰(zhàn)賽”應(yīng)用而生，大賽旨在激發(fā)全國(guó)高校學(xué)生的研究熱情，探索AI與機(jī)器人技術(shù)的融合，展示尖端技術(shù)成果。 ? ?這一平臺(tái)不僅可以促

人工智能處理器和軟件將個(gè)人計(jì)算的強(qiáng)大功能帶到人工智能PC上，將工作、協(xié)作和創(chuàng)新的效率提升到一個(gè)全新的水平。???生成式AI應(yīng)用程序（如AI聊天機(jī)器人）由于高處理要求而存在于云中。在這篇博客中，我們將探索Ryzen ? AI技術(shù)的構(gòu)建模塊，并展示利用它來(lái)構(gòu)建一個(gè)僅在Ryzen AI筆記本電腦上以最佳性能運(yùn)行的AI聊天機(jī)器人是多么容易。 全棧Ryzen? AI軟件 Ryzen AI配備了一個(gè)專(zhuān)用的神經(jīng)處理單元（NPU），用于與CPU內(nèi)核集成在片上的AI加速。AMD Ryzen AI軟件開(kāi)

Sipeed MaixCAM是一款基于SOPHGO SG 2002 RISC-V（和Arm，以及8051）SoC的AI相機(jī)，具有1 TOPS NPU，最多可容納500萬(wàn)像素相機(jī)模塊，并配備2.3英寸彩色觸摸屏顯示器。 該開(kāi)發(fā)套件還配備了WiFi 6和BLE 5.4連接、可選以太網(wǎng)、音頻輸入和輸出端口、USB Type-C端口以及兩個(gè)用于擴(kuò)展的14引腳GPIO接頭，使其適用于一系列計(jì)算機(jī)視覺(jué)、智能音頻和AIoT應(yīng)用。 Sipeed MaixCAM規(guī)格： SoC - [SOPHGO SG 2002] CPU 運(yùn)行Linux的1 GHz RISC-V C906處理器或Arm Cortex-A53內(nèi)核（在靴子時(shí)可選） 運(yùn)行RTOS的700 MHz RISC—

許多工業(yè)工廠依靠電機(jī)來(lái)執(zhí)行生產(chǎn)過(guò)程。由于結(jié)構(gòu)松動(dòng)、軸承損壞、角度和線性不對(duì)準(zhǔn)、腐蝕、共振和負(fù)載不平衡等影響，電機(jī)容易發(fā)生故障。 任何這些都可能導(dǎo)致長(zhǎng)時(shí)間的機(jī)器停機(jī)。防止此類(lèi)故障一直是制造業(yè)企業(yè)面臨的長(zhǎng)期挑戰(zhàn)，因?yàn)樗麄儗で笞畲笙薅鹊亟档统杀静⑻岣呱a(chǎn)率。 基于計(jì)劃的維護(hù)策略可以通過(guò)在預(yù)定的時(shí)間間隔內(nèi)調(diào)整和更換零件和子系統(tǒng)來(lái)實(shí)現(xiàn)這些目標(biāo)。不幸的是，基于計(jì)劃的維護(hù)可能會(huì)導(dǎo)致不必要的維護(hù)。而狀態(tài)維修則是根據(jù)設(shè)