使用S32Z/E实现车载ECU集成
时间：2024年09月05日 10:00
简介： 本次讲座将展示把现有应用程序移植到整合实时域或中央计算 ECU 时的最佳实践。涵盖的培训主题包括：将性能要求与S32Z/E 功能相匹配、移植现有微控制器应用程序和最大化性能时的注意事项。让您了解实时汽车 MCU的隔离和虚拟化解决方案，及其硬件关键虚拟化功能。此外，也帮助您了解软件如何有效地启用这些解决方案来解决 ECU 整合用例，从而创建安全可靠的虚拟 ECU。 讲座要点： 1. 整车电子...
电机智能维护， 加速工业4.0
时间：2023年10月26日 10:00
简介： ADI OtoSense SMS智能电机传感器通过结合一流的传感技术和领先的数据分析，监测您的电动机的状况。ADI OtoSense SMS智能电机传感器检测设备的异常和缺陷，使您能够预测维修周期，避免意外停机。ADI OtoSense SMS智能电机传感器涵盖最关键的诊断，将数据转化为具体的操作的指令或操作建议。它可以对三相交流异步低压电动机进行24/7的状态监测，并诊断出9类电机常见故障。它以...
AI模型开发技术与OpenVINO优化策略第二部分教程八
时间：2021年12月24日 14:00
简介： 在本次的课程中，高老师将为大家带来ML的创作技能——补值（Imputation） *从补值、插值到创作 *善用AE（Attoencoder）模型 *AE的学习和推论 *AE补值的原理 *AE补值的计算过程 *范例实现-1——AE也能拥有经验直觉 *范例实现-2——使用OpenCV的AI插值 *优化模型：使用OpenVINO优化器 *测试模型：使用OpenVINO推论引擎...
AI模型开发技术与OpenVINO优化策略第二部分教程七
时间：2021年12月17日 14:00
简介： 本节课程中，高老师将为大家带来化解维度灾难——活用自编码器的课程 *认识维度灾难：以基因医学GWAS为例 *认识GWAS（全基因组关联分析） *认识SNP（单核苷酸多态） *GWAS新焦点：Epistasis *GWAS与机器学习 *活用SAE——堆栈自编码（Stacked Autoencoder） *范例实现-1——单层AE+分类器 *范例实现-2——Stacked AE+分类器...
AI模型开发技术与OpenVINO优化策略第二部分教程六
时间：2021年12月10日 10:00
简介： 本节课程中，高老师将从以下几方面为大家带来自编码器（AE）的内容 *小而美的自编码器（AE） *复习分类器 *开始创作之旅——组合两个分类器 *组合成为深度学习模型 *设计出自编码器（Autoencoder） *AE的过滤和降维效果 *范例实现-1——简单AE *范例实现-2——多层AE *优化模型：使用OpenVINO优化器 *测试模型：使用OpenVINO推论引擎...
AI模型开发技术与OpenVINO优化策略第二部分教程五
时间：2021年12月03日 14:00
简介： 本节课程中，高老师将以分类器为例，为大家介绍深度神经网络 *认识神经网络（Neural Network） *分类器的NN模型 *复习：空间对应 *神经网络的空间对应 *范例实现-1：AI建模的三个视角 *范例实现-2：深度神经网络 *优化模型：使用Model Optimizer *使用推论引擎...
AI模型开发技术与OpenVINO优化策略第二部分教程四
时间：2021年11月26日 14:00
简介： 简介：本节课程中，高老师将从以下几方面为大家介绍基础AI模型分类器 *认识分类器（Classifier) *分类器的基础：回归(Regression)分析 *回归与分类的重要视角：空间对应（Space-Mapping) *范例实现：使用TensorFlow+Keras *优化模型：使用Model Optimizer *使用推论引擎...
AI模型开发技术与OpenVINO优化策略第二部分教程三
时间：2021年11月19日 14:00
简介： 本节课程中主要讲解OpenVINO与ResNet 50迁移学习 * OpenVINO与ResNet 50的角色 * 认识迁移学习——以ResNet 50图像识别为例 * 让AI看两张鸡蛋的图片 * 连好蛋、坏蛋都分不清，AI需要进修—演练迁移学习 * 范例演示——让格格学习更多 * 优化模型：使用Model Optimizer...