帳號:
密碼:
相關物件共 157
(您查閱第 7 頁資料, 超過您的權限, 請免費註冊成為會員後, 才能使用!)
車用雷達IC設計之環境迴圈驗證 (2020.09.23)
本文聚焦於感測器實現數位部分的驗證,但這個環境迴圈方法可以容易延伸到驗證混合訊號和RF設計。
藉由慣性感測器和機器學習評估老年人跌倒風險 (2020.09.21)
在Kinesis Health Technologies的工程團隊透過MATLAB開發一個客觀、量化的方法來對跌倒風險、脆弱性、活動性損耗進行篩檢的QTUG軟體系統。
敏捷型模型化基礎設計:Simulink模擬加速整合工作流程 (2020.08.11)
本文將描述一個在典型的敏捷開發工作流程管理和分享Simulink快取檔案的方法。
利用Simulink進行無線收發器之設計與網路建模 (2020.05.29)
本文介紹一個Simulink模型,可做為設計無線收發器及建立無線網路的基礎架構。
工程師必須關心的2020年AI/工業4.0關鍵趨勢 (2020.03.27)
科學家和工程師能藉由專業領域知識在AI專案取得某種程度的成果;然而,若利用如自動標記等工具來快速地處理龐大、高品質的資料集,將是進一步成功的關鍵。 隨著取得了現有深度學習模型與研究並加以持續改進,科學家與工程師得以在人工智慧(AI)專案得到更大範圍的成果
電力電子模型之頻率響應分析估測 (2020.03.23)
本文說明估測一個開放迴路升壓式轉換器之頻率響應工作流程的六大步驟。
利用深度學習分析衛星雷達影像 (2019.12.18)
本文敘述從Kaggle競賽學到最佳的構想,並且使用MATLAB及卷積神經網路(CNNs)來實現該構想,接著去建構能夠實際操作使用的軟體。
以模型化基礎設計混合訊號多波束聲納系統 (2019.11.20)
為了開發多波束聲納系統來進行高解析度的聲波成像,NEC採用MATLAB和Simulink的模型化基礎設計新方法來設計多波束聲納系統。
強化學習:入門指南 (2019.11.14)
強化學習是機器學習的一種,指的是電腦透過與一個動態環境不斷重複地互動,來學習正確地執行一項任務。強化學習演算法的目標,即是在於找出能夠產生最佳結果的策略
強化學習:入門指南 (2019.10.29)
強化學習是機器學習的一種,指的是電腦透過與一個動態環境不斷重複地互動,來學習正確地執行一項任務。強化學習演算法的目標,即是在於找出能夠產生最佳結果的策略
以模型化基礎設計流程開發測試AUTOSAR軟體元件與複雜裝置驅動 (2019.09.25)
使用模型化基礎設計來進行AUTOSAR CDDs和SW-Cs的開發,對IDNEO公司帶來顯著的改善,而在公司的事業各方面帶來很大的合作商機。
透過Simulink將模擬資料視覺化 (2019.08.23)
請務必經常針對你的模型進行模擬,以盡早找出並排除設計缺陷。頻繁的模擬代表著你最終實現的系統將對嚴格的驗證、有效性檢驗、測試有更完全的準備。
如何利用數位分身進行預測性維護 (2019.08.15)
利用從真正在運作中的機台取得的現場資料來調整一個實體的3D模型,並建立數位分身用來設計能夠佈署於真實設備的控制器的預測性維護偵測演算法。
利用數位分身即時預測鑽油機的效能 (2019.07.17)
數位分身可以幫助客戶在真正購買馬達之前,事先預測各種不同的馬達種類對鑽油機性能的影響,並透過模擬對性能改善程度的能力進行量化,還幫助客戶進行決策。
BMW利用機器學習檢測汽車的過度轉向 (2019.05.20)
在BMW,正在探索利用各種機器學習方法來偵測過度轉向的狀況,並且利用MATLAB開發了一種監督式機器學習模型作為概念驗證。
開發具備距離選通攝影功能的水下3D攝影機 (2019.04.17)
水下光學攝影跟聲納比起來,具備提供更高解析度影像的潛力。
透過建模與模擬優化電池性能設計 (2019.02.15)
透過MATLAB、Simulink、Simscape建立模型及模擬比起建立實體原型的速度更快、更安全、成本更低。
MathWorks攜手鈦思 舉辦首屆MATLAB深度學習競賽 (2019.01.02)
為培養台灣人工智慧技術人才,美國工程軟體研發大廠MathWorks公司與其在台灣業務總代理鈦思科技特別舉辦『第一屆MATLAB深度學習競賽』,並與國內研究機構權威工業技術研究院合作,以無人商店自動結帳系統作為應用主題,利用MATLAB的深度學習技術,以實際之企業應用作為實戰練習題目
下一代能源—波浪能發電廠科技的建模與模擬 (2018.12.12)
以全尺寸從波浪到電線的模型為基礎的CETO 6系統是利用Simulink和它的物理模型模擬模塊組所建立設計的。
跨出影像分類:更多關於深度學習應用 (2018.11.20)
深度學習網路具備精確度以及處理速度,它能夠幫助執行龐大資料集的複雜分析,本文列舉幾種可以考慮使用深度學習網路的任務案例。


     [1]  2  3  4  5  6  7  8   [下一頁]

  十大熱門新聞
1 ST推出兩款安全應用型快速啟動智慧功率開關
2 Nordic低功耗SiP元件 支援智慧手錶的LTE-M與GPS定位功能
3 太克推出8系列取樣示波器平台 支援56GBd和28GBd應用
4 宸曜強固型GPU運算平台通過NVIDIA Tesla伺服器認證
5 儒卓力BMS產品組合擴充SUMIDA脈衝變壓器 提升EV電池效能
6 igus擴展YE混合型拖鏈系列 架空長度增加50%
7 研華推出DeviceOn/iEdge Industrial App 加速實現邊緣智能管理
8 R&S新型Q/V波段射頻升頻器 提供衛星有效酬載測試方案更大頻寬
9 泓格推出高性價比小型M2M 4G終端解決方案
10 Silicon Labs強化藍牙產品系列 提升物聯網安全性與電源效率

AD

刊登廣告 新聞信箱 讀者信箱 著作權聲明 隱私權聲明 本站介紹

Copyright ©1999-2020 遠播資訊股份有限公司版權所有 Powered by O3
地址:台北市中山北路三段29號11樓 / 電話 (02)2585-5526 / E-Mail: webmaster@ctimes.com.tw