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新一代EEA/区控发展趋势及关键技术探讨

时间: 2025年06月17日 10:00         距离会议当天还有 24

简介: 下一代汽车电子EEA向中央计算+区域控制架构演进,推动域融合与软件定义汽车。 关键技术包括: 1)边缘计算AI,集成于区域控制器实现传感器实时处理与本地决策; 2)TSN以太网提供确定性低延迟通信,保障ADAS等实时系统协同; 3)以太网环网拓扑增强网络冗余,防止单点故障; 4)智能数据路由优化多域数据传输,支持千兆级带宽需求; 5)智能配电提升整车的能耗分配效率。这些技术协同提升整车...

从光源到智能,解析安森美汽车LED照明解决方案

时间: 2025年10月16日 10:30         距离会议当天还有 145

简介: 随着智能汽车向域集中式架构演进,车灯系统正经历从“单一照明”到“智能交互终端”的革命。安森美基于行业领先的LED驱动技术以及以太网通信技术,为汽车提供覆盖前灯、尾灯、氛围灯等全域照明系统解决方案。 ...

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...