- 提出一種超高清電視+5G+AI智慧家居系統設計方案，闡述了系統原理和超高清電視終端+AI遠場語音交互、超高清電視終端+AI圖像交互、超高清電視終端+AI+IoT互聯及交互、5G模塊及集成應用等關鍵技術；系統以超高清電視為中心和入口來鏈接家居IoT設備，采用AI語音和AI圖像等交互方式、通過5G網絡獲取后臺服務，實現AI人機交互和IoT設備的交互、管理、控制、監測等，帶來一種新的智慧家居應用形態。該方案已得到應用，給用戶帶來了高品質智慧生活。
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超高清電視 5G AI 智慧家居 202212
- 藍牙報警器為兩輪電動車控制器?；竟δ馨妱榆嚨脑O防、撤防、開電門、關電門、輪動信號檢測、鎖電機信號輸出。Ble是作為藍牙報警器的主控單元。無感解鎖功能實現是通過Ble作為HID設備和手機系統層自動連接，通過RSSI信號強度作為手機靠近解鎖距離設置依據。當多個用戶手機無感靠近解鎖，Ble可以通過IRK對各手機進行身份識別。手機第1次連接BLE時需要通過SMP輸入配對密鑰，并且需要配合APP或者小程序進行數據鑒權，整個流程閉環操作。讓用戶把手機作為靠近解鎖的鑰匙安全有效，體驗方便快捷。
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藍牙報警器 無感解鎖 HID設備 202212
- 探索了“U轉法”在微電腦鼠迷宮探索中的應用,通過六段法則來設計曲線運行,實現各段路徑的完美銜接;采用STM32F429微處理器作為主控制器,設計了一款新型智能微電腦鼠,不僅滿足了迷宮探索的各項要求,而且顯著提高了微電腦鼠行走的穩定性、縮短了迷宮探索時間。微電腦鼠的實際運行表明;U轉法可以減少探索路徑長度并縮短到達目的地的時間。
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- 在現代電子設備中，越來越多的產品使用NAND FLASH芯片來進行大容量的數據存儲，而且使用FPGA作為核心處理芯片與NAND FLASH直接交聯。根據NAND FLASH的特點，需要識別NAND FLASH芯片的壞塊并進行管理。FPGA對壞塊的管理不能按照軟件的壞塊管理方式進行。本文提出了一種基于FPGA的NAND FLASH芯片壞塊表的設計方法，利用FPGA中RAM模塊，設計了狀態機電路，靈活地實現壞塊表的建立、儲存和管理，并且對該設計進行測試驗證。
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NAND FLASH FPGA 壞塊 壞塊檢測 202212
- 針對傳統高壓斷路器的診斷基本由檢修人員在現場進行檢測與維護，檢測時間較長且準確率難以保證，檢修人員技術水平的參差不齊更容易發生短路、觸電等事故，極不安全問題。研制了一種一鍵式高壓斷路器智能檢測裝置，通過改進傳統高壓斷路器檢測裝置的連接模塊及檢測模塊，實現一次連接、一鍵測量、智能檢測等功能，能夠大幅縮短檢測時間，幫助檢修人員及時發現隱患并進行消缺，保障了電網安全可靠運行。
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- 大部分的機器人設計都是基于ROS系統，該系統的優點是功能豐富、設計快速，缺點是設計的硬件成本高、功耗高，ROS系統龐大，實時性不高。針對以上缺點，本文闡述的物流機器人的設計是基于ARM架構的S5PV210的CPU，運行嵌入式Linux操作系統，由單片機、S5PV210主板和APP3部分組成。該設計降低了硬件成本、節省了電池功耗，可根據定制需求開發，實時性較高，且運行穩定、負載量大，可在室內動態環境中自主導航并完成相關搬運服務。目前該物流機器人已經制作完成。
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- 針對城市安全問題，提出了一種城市安全防護機器人，該系統可結合激光雷達進行路徑規劃，通過傳感器將機器人所巡防位置的煙霧情況，火焰情況，經緯度，圖像等數據信息實時傳輸給電腦控制端。管理者既可根據圖像對機器人進行遠程控制，也可根據數據信息對意外事故進行及時處理。同時該機器人具有報警功能，當監測煙霧值超過設定值時，會同時向電腦端和手機端發送報警信息，并啟動報警器。該機器人能第一時間定位事故現場，保證公共場所的安全。
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- 設計了壓力容器焊縫檢測機器人控制系統，系統由機器人本體控制端與遠程控制端兩部分組成，兩部分之間通過無線網絡傳輸數據，機器人本體端以STM32單片機為微控制器，負責解析數據指令與電機運動控制，遠程控制端以工控機為核心，主要是識別并跟蹤焊縫以及對檢測后的磁粉圖像進行識別判斷。實驗結果表明，該系統滿足設計要求，檢測機器人能夠進行焊縫檢測工作。
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- 1? ?三種類型的AI過去20 年，AI 在辨識( 分類) 和預測，兩方面表現令人類驚奇。就像算命仙，辨識出您的本命、預測出您的“時和運”了。若時來運轉，就努力擴大行動，趨吉迎福。若時運不濟，就凡事小心慎行，冬藏春迎，蓄銳待發。這階段的AI，通稱為：識別型AI。在大數據時代里，人眼可看、手中能掌握的資料很有限，且視野小，人為優化只能獲得局部最優解(Local optimum)。于是，就需要AI 生成來幫忙，以人為找出的局部最佳解為條件( 基礎)，輸入給AI ( 如Conditional
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- 安森美在過去的兩年間通過成功的轉型之旅，實現了業績和利潤的雙豐收。在轉型路上公司又有哪些關鍵技術和策略的調整呢？帶著這些問題本刊記者采訪了安森美CEO Hassane El-Khoury。兩大技術支柱的創新支持和打造可持續發展的生態系統，這是驅動安森美投資的主要動力，也是企業職責所在。
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- 針對傳統BP神經網絡容易陷入局部最優的缺陷，以及基于遺傳算法改進的BP神經網絡仍有改進空間的問題，本文建立CS（chaotic sequence）-AGA（adaptive genetic algorithms）-BP（基于混沌序列的自適應遺傳算法改進的神經網絡）改進模型，改進分為兩個方向：①交叉概率和變異概率采用自適應算法確定；②通過Logistic混沌序列對交叉位置進行確定，并進行多基因變異，選取美國波士頓房價數據集并按4:1比例設置訓練數據與測試數據，對隱含層節點進行確定后，選取train訓練函數。
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CS-AGA-BP 預測 房價 202212
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