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                物联网+人工智能将成为人类的进化方向

                发布者:  发布时间:2021-04-23  浏览次数:
                分享:

                世界正处于变革时代,这一时期的重要性可比肩文艺复兴和工业革命。人们相信,AI和IoT就是具有前景的两个领域,它们将使世界现代化,这两大支柱在未来有着巨大的发展空间。

                  本㊣文将通过分析AI和IoT这两个概念来了解我们可以对其抱有什么期待;还会讨论如何利用这些集△成技术来开发创新性和创造性的项目;最后,本文将分析一种使代码←更紧凑、更有效地部署在嵌入式设备中的方法。

                  什么是物联网(IoT)?

                  物联网是描述嵌入↑传感器、软件和其他技术的物理实体网络,目的是通过互联网和其他设备与系统连接并交换数据。物联网的定义因多■种技术、实时分析、机器学习、商品传感器和嵌♂入式系统的融合不断发展。嵌入式系统、无线传感器网络、控制系统、自动☆化等传统领域都有助于实现物联网。

                  在消费市场,物联网技术与"智能家居"产品同义,包括支持一个或多个公共生态系统的〓设备和电器,并且可以通过◥与该生态系统相关的其他设备进行控制。

                  什么是人工智↘能和AIOT?

                  人工智能是一个广泛的领域,包含许多子类,如自然语言处理(NLP)、人工神经√网络、计算机视㊣ 觉、机器学习、深度学习、机器人学等。人工智能的官方定义是:能够执行通●常需要人类智能才能执行的任务的计算机系统的理论和发展,例如视觉感知、语音识别、决策和语言间翻ξ译。

                  麦肯锡全球研究所的一项研究表明,到2030年,人工智能〓预计每年将额外创收13万亿美元。即使在今天,人工智能技术也创造了巨额收入,但主要是在软件领ξ 域。等到2030年,人工智能︻创收领域将不只局限在软件行业,还有零售、旅游、运输、汽车、材料、制造等行业。

                  人工智能与物联网◥结合形成了一个全新、有趣且独特的研究分□ 支,人工物联网◇或AIOT.搭载人工智能的物联网能够创建智能机器,这些机器可以模拟智能行为,同时提高▓决策能力,几乎很少甚至没有人为干扰。

                  通过将人工智能集成到raspberry pi和Nvidia Jetson Nano等嵌》入式物联网设备中,我们可※以开发出一些杰作,利润高且有益于整个社会。像Alexa、Siri或Google AI这样的虚拟助手的一些示例展示了高级智能和未来的可能性。

                  如何入门?

                  1. Arduino

                  Arduino是一个由ATmega微控▅制器组成的开发板。这是开始机器人和物联网项目的最佳方式之一。

                  Arduino是一家开源软硬件╱公司,业余爱好①者、修补者和专业人士都可以用它来构建令人惊叹的创新项目。根据我的经ω 验,Arduino绝对≡是你实现机器人梦想的最佳方法之一,因为它比其他微控制器更容易操作。

                  Arduino有多种规』格和尺寸,分别是Arduino Nano、Arduino Uno和Arduino mega.Nano是一种尺寸较小∮的板,可用于○更简单、更独特的项目;Uno中等大小,非常适合试用以及业余爱好者级别的项目;Mega更大一点,可用︾于稍微复杂一点的项目和场景。

                  笔者认为,Arduino是开始任何类型◢的物联网项目的最佳方法。使用Arduino进行传感器控制和学习设备等一些基础项目的管理∏,对于在该领域追求更具创意的想法非常有利。

                  刚开始学习很简单,因为它主要是C和C++等编程语言的混合∩。作为初学◤者,主要需要担心两个代码块,即设置和循环功能块。因此,初步建议先△试用Arduino Uno开发板,然后再使用更复杂的嵌入式设∏备。

                  2. Raspberry Pi

                  Raspberry Pi是单板计算机,这是开始计算和编程的绝佳方式。Raspberry Pi提供了许多在分支机构中创建极酷项目№的机会,例如计算机视觉、游戏、物联网项目等等。

                  借助摄像机【,Raspberry Pi甚至可以∑用于物体检测、面部识别和监视之类的任务。如果你想开始学习编程、编码,那么Raspberry Pi是最便宜、最好△的方法↑。中级业余爱←好者或专家也可以用它完成更高级的项目。

                  使用Raspberry Pi和Raspbian OS之类的操作系统进行编程的最大好处在于你可以使用多种编程语●言,包括python.Thony编辑器是OS操作系统中的预装程序,你可以在这里编写python代码。

                  Raspberry Pi中编码的所有程序,包括机器学习和深度学习程序,都可以轻松部∞署。外部附件,如照相机、音频设备等也可以添加到Raspberry Pi和控制⊙执行实时计算机视觉任务,如视频监控,人脸识别等。

                  3. Nvidia Jetson Nano

                  NVIDIA Jetson Nano是机器人学中人工智能相关操作的最佳◥工具之一,比Raspberry Pi稍贵,但计ㄨ算能力更强。NVIDIA称:NVIDIA Jetson Nano支持开发数百万个新型小型低功耗人工智能系统,开启了嵌入式物联网应用程♀序的新世界,包括↘入门级网络录像机、家用机器人和具有完整分析能力的智能网关。

                  NVIDIA开发套件允许用户运行许多神经网络操作,包括图像分√类、分段、对象检测、语音处理ぷ等。

                  虽然Nvidia Jetson Nano比Raspberry Pi贵一点,但它有相对更好的功能,也是开发中高级项目的一个很好的起点。如前所述,它功能〗强大,可以执行多种★任务。

                  在我看来,这些是使用AIOT的最好的设备。当然,还有许多其他ξ非常棒的选项和嵌入式设⌒ 备选择来开发有效的模型。

                  本文谈到的最后一个话题至关重要,将介绍机器学习和深度学习模型的训练后量ω化,以在嵌入式设备上运行GPU容量较小的复杂程序。

                  训■练后量化

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                  在你的系统上有效运行的〗模型可能无法在低端设备上有效运行同一程序/模型。这可能是因为目标设备有硬件限制。对此,训练后量化可以帮助改♂善目标设备的算法和模型的优化。

                  训练后量化是一种转换技术,可以减少模型大小,同时还→可以改善CPU和硬件加速器的延迟,而模型精度几乎不※会下降。使用TensorFlow Lite转换器将已训练的float TensorFlow模型转换为】TensorFlow Lite格式时,你可以对其进行量化。

                  TensorFlow Lite转换器在Raspberry Pi之类的设备上非常有用,可优化对象检测模『型、人脸╲识别模型等。使用TensorFlow Lite可以优化对象检测项目◥,同时在安卓或苹果系统设备上也有很好的效果。

                  在探索这些█模型时,如果你确实希望将其转换为可以惠及众人的实际使用案例,那么模型的□训练后分析和训练后量化对于提高效率、质量和紧凑性以将项目部署到更广泛的受众就变得极其重要。训练后量化还使我们能够在量化模型上实现∮几乎与原始模型相同的精度,让我们的生活变得轻松多了!

                  AIoT在未来几年的影响将是令人震惊的,未来将出现的新发明让我兴奋◣不已。你打算建●立什么样的项目来迎接这样的未来呢?


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