訓(xùn)練文章進(jìn)入訓(xùn)練技術(shù)社區(qū)

Teledyne宣布對其Sapera Vision Software進(jìn)行AI增強(qiáng)

Teledyne?很高興地宣布其?Sapera Vision Software 2022-05?版現(xiàn)已上市。Teledyne DALSA?的?Sapera? Vision Software?提供經(jīng)過現(xiàn)場驗(yàn)證的圖像采集、?控制、圖像處理和人工智能功能，以設(shè)計(jì)、開發(fā)和部署高性能機(jī)器視覺應(yīng)用。新的升級包括對其?AI?訓(xùn)練圖形工具?Astrocyte??及其圖像處理和?AI?庫工具Sa
關(guān)鍵字： AI 訓(xùn)練

決勝AI云端:“芯火”燎原看燧原

AI云端芯片是產(chǎn)業(yè)的支撐力，該領(lǐng)域壟斷局面不利于市場的發(fā)展和應(yīng)用落地。燧原科技作為中國本土AI云端芯片的提供者，創(chuàng)建自主開發(fā)且超越通常GPU體系的AI芯片架構(gòu)，推出“邃思”AI芯片和“云燧T10”加速卡，顯示出本土企業(yè)在云端訓(xùn)練水準(zhǔn)達(dá)到了新的高度。其所開發(fā)“馭算”軟件開發(fā)平臺以及生態(tài)支持系統(tǒng)，可以更大限度地滿足AI應(yīng)用的算力需求，使智能數(shù)據(jù)中心全面國產(chǎn)化成為可能，并將推進(jìn)AI引領(lǐng)下各個(gè)新興領(lǐng)域應(yīng)用的創(chuàng)新。
關(guān)鍵字：人工智能 AI 訓(xùn)練推斷神經(jīng)元處理器計(jì)算中心中國芯 202010

英特爾收購人工智能芯片制造商Habana Labs

此次收購將推進(jìn)英特爾的人工智能戰(zhàn)略，并增強(qiáng)數(shù)據(jù)中心人工智能加速器產(chǎn)品組合近日，英特爾公司今天宣布以20億美元收購Habana Labs。該公司總部位于以色列，是一家為數(shù)據(jù)中心提供可編程深度學(xué)習(xí)加速器的廠商。此次收購將增強(qiáng)英特爾的人工智能產(chǎn)品組合，并加快其在快速增長的人工智能芯片新興市場的發(fā)展。英特爾預(yù)計(jì)，到2024年，這一市場規(guī)模將超過250億美元[i]。英特爾數(shù)據(jù)平臺事業(yè)部執(zhí)行副總裁兼總經(jīng)理孫納頤（Navin Shenoy）認(rèn)為：“此次收購?fù)七M(jìn)了我們的人工智能戰(zhàn)略，即：從智能邊緣到數(shù)據(jù)中心，為客戶提供適
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一種新型的表面肌電檢測與訓(xùn)練系統(tǒng)的軟硬件設(shè)計(jì)

摘要：表面肌電檢測與訓(xùn)練系統(tǒng)是開發(fā)出來用于保健、訓(xùn)練、檢測，提高人民生活水平的產(chǎn)品。它具有實(shí)用性、便攜性，易于操作。表面肌電檢測與訓(xùn)練系統(tǒng)由兩個(gè)主要平臺構(gòu)成；PC計(jì)算顯示存儲平臺和下位機(jī)采集、顯示、傳輸
關(guān)鍵字：軟硬件設(shè)計(jì) 系統(tǒng) 訓(xùn)練表面檢測新型

單片機(jī)在平衡能力靜態(tài)測試及動態(tài)訓(xùn)練中應(yīng)用方案

1. 引言人類的平衡能力是人能夠進(jìn)行各種運(yùn)動的基礎(chǔ)，人的站立、坐臥、行走都需要有平衡能力。一旦人的平衡能力有障礙，則人的行動能力就受制約，給學(xué)習(xí)、生活帶來極大的不便。在現(xiàn)代化的社會，人口老齡化問題突出，老
關(guān)鍵字：訓(xùn)練應(yīng)用方案動態(tài) 測試平衡能力靜態(tài) 單片機(jī)

基于虛擬煤礦事故救援訓(xùn)練系統(tǒng)設(shè)計(jì)與實(shí)現(xiàn)

　0 引言　　近年來，我國煤礦應(yīng)急救援工作在減少礦山事故人員傷亡和財(cái)產(chǎn)損失、促進(jìn)礦山安全生產(chǎn)方面發(fā)揮了重要作用。在救援時(shí)，救援行動的成功與否取決于救援隊(duì)員能否迅速、正確地決策并實(shí)施，而這些又取決于救援人
關(guān)鍵字：系統(tǒng) 設(shè)計(jì) 實(shí)現(xiàn) 訓(xùn)練救援虛擬煤礦事故基于

基于單訓(xùn)練符號的OFDM聯(lián)合同步新算法

0引言

正交頻分復(fù)用(OFDM)是一種多載波調(diào)制方式，其基本思想是把高速率的信源信息流通過串并變換后，變換成N路低速率的并行數(shù)據(jù)流，然后將這N路數(shù)據(jù)流分別調(diào)制到N個(gè)相互正交的子載波上并行傳輸?shù)募夹g(shù)。由于OFDM具
關(guān)鍵字：同步算法聯(lián)合 OFDM 訓(xùn)練符號基于

基于單片機(jī)電臺仿真訓(xùn)練系統(tǒng)的實(shí)現(xiàn)

摘要針對電臺訓(xùn)練中存在的問題，提出了基于單片機(jī)電臺仿真訓(xùn)練系統(tǒng)，較好地解決了訓(xùn)練中電臺的不足。并對系統(tǒng)的組成進(jìn)行了介紹，闡述了該系統(tǒng)的優(yōu)勢和應(yīng)用范圍，可以更好地保障軍事任務(wù)，有利于推動部隊(duì)武器裝備的仿
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基于單片機(jī)的心肺聽診技能訓(xùn)練系統(tǒng)設(shè)計(jì)方案

隨著社會的發(fā)展，醫(yī)療體制的改革，媒體的宣傳，民眾的法律意識大大加強(qiáng)，一系列醫(yī)療法規(guī)的出臺，進(jìn)一步明確了病人的各項(xiàng)權(quán)益。病人，這一以往傳統(tǒng)醫(yī)學(xué)教學(xué)的主體更多的選擇拒絕配合教學(xué)工作?！　《陙磲t(yī)療
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基于SPCE061A處理器醫(yī)療模型人訓(xùn)練系統(tǒng)設(shè)計(jì)

醫(yī)療模型人訓(xùn)練系統(tǒng)是現(xiàn)代電腦技術(shù)與模擬技術(shù)相結(jié)合的一種交互式醫(yī)學(xué)模擬教學(xué)產(chǎn)品，是集教學(xué)、培訓(xùn)、考核和實(shí)際操作于一體，知識全面、功能強(qiáng)大的計(jì)算機(jī)交互式模型人訓(xùn)練系統(tǒng)。該系統(tǒng)的下位機(jī)硬件采用凌陽16位單片機(jī)SPCE061A處理器用來采集模型人的生命體征參數(shù)以及控制模擬模型人的生理過程，上位機(jī)軟件系統(tǒng)采用雙屏顯示的形式實(shí)現(xiàn)了控制模擬模型人的生理過程和監(jiān)視模擬模型人的生命體征參數(shù)。該系統(tǒng)實(shí)現(xiàn)了在安全、受保護(hù)的超真實(shí)模擬環(huán)境里進(jìn)行醫(yī)學(xué)教學(xué)和訓(xùn)練。
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基于虛擬現(xiàn)實(shí)的網(wǎng)絡(luò)化上肢康復(fù)訓(xùn)練系統(tǒng)

針對中風(fēng)病人和上肢受傷病人在傳統(tǒng)的基于康復(fù)器械的訓(xùn)練中，人機(jī)之間缺乏良好的互動性以及訓(xùn)練模式內(nèi)容枯燥乏味的缺點(diǎn)，本文使用 Windows GDI和 OpenGL在 VC++ 6.0開發(fā)環(huán)境下開發(fā)了一種新穎的基于虛擬現(xiàn)實(shí)和計(jì)算機(jī)網(wǎng)絡(luò)的上肢輔助康復(fù)訓(xùn)練系統(tǒng)。該系統(tǒng)配合康復(fù)訓(xùn)練的主動模式和阻抗模式，可以與病人進(jìn)行具有趣味性和良好交互性的康復(fù)訓(xùn)練過程。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明系統(tǒng)能夠輔助醫(yī)生對病人進(jìn)行康復(fù)訓(xùn)練醫(yī)療，并且能夠極大的提高病人進(jìn)行康復(fù)訓(xùn)練的積極性。
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一種基于單訓(xùn)練符號的OFDM聯(lián)合同步新算法

0引言

正交頻分復(fù)用(OFDM)是一種多載波調(diào)制方式，其基本思想是把高速率的信源信息流通過串并變換后，變換成N路低速率的并行數(shù)據(jù)流，然后將這N路數(shù)據(jù)流分別調(diào)制到N個(gè)相互正交的子載波上并行傳輸?shù)募夹g(shù)。由于OFDM具
關(guān)鍵字：同步算法聯(lián)合 OFDM 訓(xùn)練符號基于

關(guān)于虛擬煤礦事故救援訓(xùn)練系統(tǒng)設(shè)計(jì)與實(shí)現(xiàn)

　0 引言　　近年來，我國煤礦應(yīng)急救援工作在減少礦山事故人員傷亡和財(cái)產(chǎn)損失、促進(jìn)礦山安全生產(chǎn)方面發(fā)揮了重要作用。在救援時(shí)，救援行動的成功與否取決于救援隊(duì)員能否迅速、正確地決策并實(shí)施，而這些又取決于救援人
關(guān)鍵字：系統(tǒng) 設(shè)計(jì) 實(shí)現(xiàn) 訓(xùn)練救援虛擬煤礦事故關(guān)于

基于Adaboost算法的駕駛員眨眼識別

駕駛員眨眼識別是汽車駕駛員疲勞檢測的基礎(chǔ)。采用了一種基于 Adaboost算法的實(shí)時(shí)眨眼識別的方法，它將一簇弱分類器通過一定的規(guī)則結(jié)合成為一個(gè)強(qiáng)分類器,再把這些強(qiáng)分類器級聯(lián)成為一個(gè)快速、準(zhǔn)確的分類器。分析和討論了訓(xùn)練階段不同特征的負(fù)樣本對最終檢測結(jié)果的影響，提出了一種新型的負(fù)樣本選擇方法，并實(shí)驗(yàn)測試各種特征方法對特定目標(biāo)的誤檢率，給出了一個(gè)理想的分類器。
關(guān)鍵字： Adaboost 汽車電子眨眼識別訓(xùn)練負(fù)樣本誤檢率 200909

綜合通信訓(xùn)練模擬系統(tǒng)短波信道分布式實(shí)時(shí)仿真

1 引言自無線電技術(shù)發(fā)明并得到廣泛應(yīng)用以來，依靠電離層進(jìn)行傳播的短波通信就成為遠(yuǎn)距離無線通信的主要手段。為了有效訓(xùn)練通信裝備操作人員，過去，在教學(xué)訓(xùn)練單位，通常大量時(shí)間用在裝備原理的理論講解上，由于不能
關(guān)鍵字：信道分布式實(shí)時(shí) 仿真短波系統(tǒng) 通信訓(xùn)練模擬綜合