亚欧数字互联互通高级别论坛青岛举行
机器学习正在为设计工程师提供更智能的供应链和无摩擦的组件采购。电子分销行业正在经历一场悄无声息的革命，这场革命正在从根本上改变工程师采购组件的方式以及分销商预测需求的方式。DigiKey 处于这一转型的最前沿，人工智能不仅仅是一个流行词，它正在成为为全球工程师提供服务的运营支柱。总部位于 Thief River Falls 的经销商总裁 Dave Doherty 负责监督这家从明尼苏达州相对偏远的地点向全球发货的公司，该公司负责监督这种人工智能驱动的发展。DigiKey 已部署或开发 70 多个不同的 A
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算法 工程助手 AI 零件采购 机器学习
一种新的基于机器学习的自适应控制算法可以使无人机保持目标—— 麻省理工学院工程麻省理工学院的研究人员开发了一种新的自适应控制系统，该系统可以帮助自主无人机在不确定环境中保持目标。该系统可以自动学习适应未知的干扰，例如阵风。研究人员使用了一种称为元学习的技术来训练该系统。通过元学习，可以确定无人机所面临的特定干扰的优化算法和几何形状。与标准方法不同，这种新技术不需要编程自主无人机的人员事先了解这些不确定干扰的结构。相反，控制系统的人工智能模型从收集的少量观测数据中学习它需要知道的一切，这些数据是从
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机器人 算法 无人机
推荐算法已并非新生事物，但围绕它的争议却从未间断。这些争议包括推荐算法带来标题党、低质量、甚至虚假内容以及信息茧房的问题。很多人对推荐算法技术存在误解，认为算法是给内容打上对应标签，再给用户打上对应的属性，最后通过数据运算，把对应标签的内容推荐给有对应属性的用户。实际上，随着机器学习技术的发展，抖音的推荐系统已几乎不依赖对内容或者用户打标签，而是通过复杂的神经网络计算，直接预测每个用户对每条内容可能产生的互动行为概率。机器学习对推荐算法的主要贡献在于建立评分系统，在海量算力和海量供给的环境里，把用户行为抽
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抖音 算法 机器学习 神经网络 标签
在允许自动驾驶车辆大规模上路之前，技术实现并不是唯一需要克服的障碍。道德问题在相应算法的开发中起着重要作用：软件必须能够处理不可预见的情况，并在即将发生的事故时做出必要的决定。TUM 的研究人员现在已经开发了第一个道德算法来公平分配风险水平，而不是根据非此即彼的原则进行作。测试了大约 2,000 个涉及危急情况的场景，分布在欧洲、美国和中国等各种类型的街道和地区。发表在《自然机器智能》杂志上的研究工作是 TUM 汽车技术教席和 TUM 人工智能伦理研究所 （IEAI） 商业道德教席合作的共同成果。TUM
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自动驾驶 算法 风险道德
一维数据的均值和方差计算可以说是几乎是最常用的统计分析方法。这个初中就学过的概念，在嵌入式系统中却有着广泛的实际应用：■ 传感器故障检测□ 正常工作的传感器数据波动应在一定范围内□ 突然的均值漂移或方差剧变，往往意味着传感器故障□ 如温度传感器读数突然剧烈波动，很可能是接触不良 信号质量评估 □ GPS信号强度的均值和方差可以反映定位质量 □ 方差过大说明信号不稳定，可能处于多路径效应区域□ 均值过低说明信号较弱，可能在遮挡环境下■ 机器人控制□ 舵机位置反馈的方差可以用来检
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Welford 算法
概述压缩算法是一种通过减少数据量来节省存储空间或传输数据的技术。压缩算法可以分为两种类型：有损压缩和无损压缩。· 有损压缩算法会牺牲一定的数据精度或质量，在压缩数据的同时丢失一些信息。这种算法适用于音频、视频等多媒体数据，例如JPEG和MP3等格式。· 无损压缩算法则能够完全还原原始数据，不会造成数据丢失。这种算法适用于需要准确还原数据的场景，如文档、代码等，例如ZIP和GZIP等格式。常见的压缩算法包括哈夫曼编码、Lempel-Ziv算法、Run-Length Encoding（RLE）等。这些算法通过
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代码 压缩 算法
算法一：快速排序法快速排序是由东尼·霍尔所发展的一种排序算法。在平均状况下，排序n个项目要Ο(n log n)次比较。在最坏状况下则需要Ο(n2)次比较，但这种状况并不常见。事实上，快速排序通常明显比其他Ο(n log n)算法更快，因为它的内部循环（inner loop）可以在大部分的架构上很有效率地被实现出来。?快速排序使用分治法（Divide and conquer）策略来把一个串行（list）分为两个子串行（sub-lists）。算法步骤：· 从数列中挑出一个元素，称为 “基准”（piv
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嵌入式 开发者 算法
2020 年初，基于应用程序的快递公司 Shipt 的零工注意到他们的薪水有些奇怪。该公司于 2017 年被 Target 以 5.5 亿美元收购，提供当地商店的当日送货服务。这些货物是由 Shipt 工人完成的，他们购买这些物品并将它们送到客户家门口。在大流行开始时，由于 COVID-19 封锁使人们留在家中，业务蓬勃发展，但工人们发现他们的薪水变成了......不可预知的。他们做着他们一直以来所做的工作，但他们的薪水往往比他们预期的要少。他们不知道为什么。在Facebook和Reddit上，工人们比较
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SHIPT 算法 算法管理
BLDC电机控制算法无刷电机属于自换流型（自我方向转换），因此控制起来更加复杂。BLDC电机控制要求了解电机进行整流转向的转子位置和机制。对于闭环速度控制，有两个附加要求，即对于转子速度/或电机电流以及PWM信号进行测量，以控制电机速度功率。BLDC电机可以根据应用要求采用边排列或中心排列PWM信号。大多数应用仅要求速度变化操作，将采用6个独立的边排列PWM信号。这就提供了最高的分辨率。如果应用要求服务器定位、能耗制动或动力倒转，推荐使用补充的中心排列PWM信号。为了感应转子位置，BLDC电机采用霍尔效应
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电机 算法 BLDC
苹果近日发布了DeepPCR机器学习算法，通过并行处理常规顺序操作，可以加速神经网络的推理和训练。神经网络处理过程中，目前广泛采取并行化技术，不过神经网络中的一些操作仍然是按顺序完成的，扩散模型通过一系列的去噪阶段生成输出，并且逐层进行向前和向后传递。随着步骤数的增加，这些进程的顺序执行在计算上变得昂贵，可能会导致计算瓶颈。苹果科研团队为了解决这个问题，推出了DeepPCR算法，进一步加速了神经网络的训练和推理。该团队采用了平行循环还原（PCR）算法来检索该解决方案，将顺序过程的计算成本从 O（L）降低到
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苹果 DeepPCR 机器学习 算法 神经网络
01 先来彻底搞懂PID到底是啥？PID，就是“比例（proportional）、积分（integral）、微分（differential）”，是一种很常见的控制算法。在工程实际中，应用最为广泛的调节器控制规律为比例、积分、微分控制，简称PID控制，又称PID调节。它以其结构简单、稳定性好、工作可靠、调整方便而成为工业控制的主要技术之一。PID已经有107年的历史了，它并不是什么很神圣的东西，大家一定都见过PID的实际应用。比如四轴飞行器，再比如平衡小车......还有汽车的定速巡航、3D打印机上的温度控
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PID 算法 工业控制 调节器
单片机主要作用是控制外围的器件，并实现一定的通信和数据处理。尽管单片机并不擅长实现算法和进行复杂的运算，但在某些特定场合，不可避免地要用到数学运算。下面主要是介绍如何用单片机实现数字滤波。在单片机进行数据采集时，会遇到数据的随机误差，随机误差是由随机干扰引起的，其特点是在相同条件下测量同一量时，其大小和符号会现无规则的变化而无法预测，但多次测量的结果符合统计规律。为克服随机干扰引起的误差，硬件上可采用滤波技术，软件上可采用软件算法实现数字滤波。滤波算法往往是系统测控算法的一个重要组成部分，实时性很强。采用
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单片机 滤波 算法 数字滤波
盲信号由于不能被观测和如何混合未知的特性，盲源分离的同时，还需兼顾收敛性能、跟踪性能和稳态性能之间的平衡，一定程度上影响盲信号处理技术的发展。通过分析盲源分离算法存在的问题和影响因素，提出高效变步长自适应盲源分离算法的设计思路。
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202306 盲源分离 算法 自适应步长 收敛 稳态失调
一、限幅滤波法1、方法：根据经验判断两次采样允许的最大偏差值（设为A）每次检测到新值时判断：a.?如果本次值与上次值之差<=A，则本次值有效b.?如果本次值与上次值之差>A，则本次值无效，放弃本次值，用上次值代替本次值2、优点：能有效克服因偶然因素引起的脉冲干扰3、缺点无法抑制那种周期性的干扰平滑度差/*?A值根据实际调，Value有效值，new_Value当前采样值，程序返回有效的实际值?*/#define?A?10char&nbs
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单片机 ADC 滤波 算法 C语言
对无线传感网络结构的复杂性、无标度性等进行了分析，通过上述两项内容的分析结果，构建全新的无线传感网络模型，提升其应用效果，设计了符合实际要求的FW-PSO算法，实现网络拓扑结构的优化，并通过实验进行了性能验证。结果表明：优化后的网络拓扑结构，能够较好地提升无线传感网络运行性能。
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202302 FW-PSO 网络拓扑结构 算法 优化策略 抗毁性
算法介绍
算法（Algorithm）是一系列解决问题的清晰指令，也就是说，能够对一定规范的输入，在有限时间内获得所要求的输出。如果一个算法有缺陷，或不适合于某个问题，执行这个算法将不会解决这个问题。不同的算法可能用不同的时间、空间或效率来完成同样的任务。一个算法的优劣可以用空间复杂度与时间复杂度来衡量。
算法可以理解为有基本运算及规定的运算顺序所构成的完整的解题步骤。或者看成按照要求设计好的有限的确切 [
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