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车用雷达IC设计之环境??圈验证 (2020.09.23)
本文聚焦於感测器实现数位部分的验证,但这个环境??圈方法可以容易延伸到验证混合讯号和RF设计。
藉由惯性感测器和机器学习评估老年人跌倒风险 (2020.09.21)
在Kinesis Health Technologies的工程团队透过MATLAB开发一个客观、量化的方法来对跌倒风险、脆弱性、活动性损耗进行筛检的QTUG软体系统。
敏捷型模型化基础设计:Simulink模拟加速整合工作流程 (2020.08.11)
本文将描述一个在典型的敏捷开发工作流程管理和分享Simulink快取档案的方法。
利用Simulink进行无线收发器之设计与网路建模 (2020.05.29)
本文介绍一个Simulink模型,可做为设计无线收发器及建立无线网路的基础架构。
工程师必须关心的2020年AI/工业4.0关键趋势 (2020.03.27)
科学家和工程师能藉由专业领域知识在AI专案取得某种程度的成果;然而,若利用如自动标记等工具来快速地处理庞大、高品质的资料集,将是进一步成功的关键。 随着取得了现有深度学习模型与研究并加以持续改进,科学家与工程师得以在人工智慧(AI)专案得到更大范围的成果
电力电子模型之频率响应分析估测 (2020.03.23)
本文说明估测一个开放??路升压式转换器之频率响应工作流程的六大步骤。
利用深度学习分析卫星雷达影像 (2019.12.18)
本文叙述从Kaggle竞赛学到最隹的构想,并且使用MATLAB及卷积神经网路(CNNs)来实现该构想,接着去建构能够实际操作使用的软体。
以模型化基础设计混合讯号多波束声纳系统 (2019.11.20)
为了开发多波束声纳系统来进行高解析度的声波成像,NEC采用MATLAB和Simulink的模型化基础设计新方法来设计多波束声纳系统。
强化学习:入门指南 (2019.11.14)
强化学习是机器学习的一种,指的是电脑透过与一个动态环境不断重复地互动,来学习正确地执行一项任务。强化学习演算法的目标,即是在於找出能够产生最隹结果的策略
强化学习:入门指南 (2019.10.29)
强化学习是机器学习的一种,指的是电脑透过与一个动态环境不断重复地互动,来学习正确地执行一项任务。强化学习演算法的目标,即是在於找出能够产生最隹结果的策略
以模型化基础设计流程开发测试AUTOSAR软体元件与复杂装置驱动 (2019.09.25)
使用模型化基础设计来进行AUTOSAR CDDs和SW-Cs的开发,对IDNEO公司带来显着的改善,而在公司的事业各方面带来很大的合作商机。
透过Simulink将模拟资料视觉化 (2019.08.23)
请务必经常针对你的模型进行模拟,以尽早找出并排除设计缺陷。频繁的模拟代表着你最终实现的系统将对严格的验证、有效性检验、测试有更完全的准备。
如何利用数位分身进行预测性维护 (2019.08.15)
利用从真正在运作中的机台取得的现场资料来调整一个实体的3D模型,并建立数位分身用来设计能够布署於真实设备的控制器的预测性维护侦测演算法。
利用数位分身即时预测钻油机的效能 (2019.07.17)
数位分身可以帮助客户在真正购买马达之前,事先预测各种不同的马达种类对钻油机性能的影响,并透过模拟对性能改善程度的能力进行量化,还帮助客户进行决策。
BMW利用机器学习检测汽车的过度转向 (2019.05.20)
在BMW,正在探索利用各种机器学习方法来侦测过度转向的状况,并且利用MATLAB开发了一种监督式机器学习模型作为概念验证。
开发具备距离选通摄影功能的水下3D摄影机 (2019.04.17)
水下光学摄影跟声纳比起来,具备提供更高解析度影像的潜力。
透过建模与模拟优化电池性能设计 (2019.02.15)
透过MATLAB、Simulink、Simscape建立模型及模拟比起建立实体原型的速度更快、更安全、成本更低。
MathWorks携手??思科技举办『第一届MATLAB深度学习竞赛』 (2019.01.02)
为培养台湾人工智慧技术人才,美国工程软体研发大厂MathWorks公司与其在台湾业务总代理??思科技特别举办『第一届MATLAB深度学习竞赛』,并与国内研究机构权威工业技术研究院合作,以无人商店自动结帐系统作为应用主题,利用MATLAB的深度学习技术,以实际之企业应用作为实战练习题目
下一代能源波浪能发电厂科技的建模与模拟 (2018.12.12)
以全尺寸从波浪到电线的模型为基础的CETO 6系统是利用Simulink和它的物理模型模拟模块组所建立设计的。
跨出影像分类:更多关於深度学习应用 (2018.11.20)
深度学习网路具备精确度以及处理速度,它能够帮助执行庞大资料集的复杂分析,本文列举几种可以考虑使用深度学习网路的任务案例。


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