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機(jī)器學(xué)習(xí)

機(jī)器學(xué)習(xí)

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機(jī)器學(xué)習(xí)(Machine Learning, ML)是一門(mén)多領(lǐng)域交叉學(xué)科,涉及概率論、統(tǒng)計(jì)學(xué)、逼近論、凸分析、算法復(fù)雜度理論等多門(mén)學(xué)科。

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機(jī)器學(xué)習(xí)技術(shù)

一文讀懂人工智能、機(jī)器學(xué)習(xí)、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)及深度學(xué)習(xí)關(guān)系

一文讀懂人工智能、機(jī)器學(xué)習(xí)、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)及深度學(xué)習(xí)關(guān)系

接觸人工智能的內(nèi)容時(shí),經(jīng)常性的會(huì)看到人工智能,機(jī)器學(xué)習(xí),深度學(xué)習(xí)還有神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的不同的術(shù)語(yǔ),一個(gè)個(gè)都很高冷,以致于傻傻分不清到底它們之間是什么樣的關(guān)系,很...

2018-05-07 標(biāo)簽:神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)人工智能機(jī)器學(xué)習(xí) 4.2萬(wàn) 0

深度解析機(jī)器學(xué)習(xí)三類(lèi)學(xué)習(xí)方法

在機(jī)器學(xué)習(xí)(Machine learning)領(lǐng)域。主要有三類(lèi)不同的學(xué)習(xí)方法:監(jiān)督學(xué)習(xí)(Supervised learning)、非監(jiān)督學(xué)習(xí)(Unsup...

2018-05-07 標(biāo)簽:機(jī)器學(xué)習(xí) 1.5萬(wàn) 0

人工智能,你了解多少?

天賜予人類(lèi)驚人的學(xué)習(xí)能力。我們從出生開(kāi)始就學(xué)習(xí)復(fù)雜的任務(wù),如語(yǔ)言和圖像識(shí)別,之后在一生中以這種第一學(xué)習(xí)體驗(yàn)為基礎(chǔ)不斷進(jìn)行修正。之后,似乎自然而言的是,我...

2018-05-11 標(biāo)簽:人工智能機(jī)器學(xué)習(xí)深度學(xué)習(xí) 1772 0

盤(pán)點(diǎn)BAT及學(xué)界四大開(kāi)源項(xiàng)目

但在大陸這邊,無(wú)論是BAT還是學(xué)界,在開(kāi)源機(jī)器學(xué)習(xí)項(xiàng)目上始終慢了一拍,令人十分遺憾。這與我國(guó)世界最大AI研究者社區(qū)、占據(jù)AI科研領(lǐng)域半壁江山的江湖地位*...

2018-05-04 標(biāo)簽:人工智能BAT機(jī)器學(xué)習(xí) 2254 0

梯度下降算法及其變種:批量梯度下降,小批量梯度下降和隨機(jī)梯度下降

現(xiàn)在我們來(lái)討論梯度下降算法的三個(gè)變種,它們之間的主要區(qū)別在于每個(gè)學(xué)習(xí)步驟中計(jì)算梯度時(shí)使用的數(shù)據(jù)量,是對(duì)每個(gè)參數(shù)更新(學(xué)習(xí)步驟)時(shí)的梯度準(zhǔn)確性與時(shí)間復(fù)雜度...

2018-05-03 標(biāo)簽:機(jī)器學(xué)習(xí)深度學(xué)習(xí) 2.3萬(wàn) 0

基于馬爾科夫的隨機(jī)場(chǎng)的圖像分割是一種基于統(tǒng)計(jì)的圖像分割算法

現(xiàn)在要計(jì)算中心的像素點(diǎn)在下一次迭代中是屬于第幾類(lèi)(這一代是第3類(lèi)),ok采用一階勢(shì)能,這里需要說(shuō)明一點(diǎn),這個(gè)像素點(diǎn)無(wú)非是1-4之間的一類(lèi),那么我們需要分...

2018-05-02 標(biāo)簽:圖像分割機(jī)器學(xué)習(xí) 1.7萬(wàn) 0

深度學(xué)習(xí)進(jìn)行語(yǔ)音識(shí)別的方法 如何建立自己的語(yǔ)音識(shí)別系統(tǒng)

其實(shí)語(yǔ)音識(shí)別已經(jīng)存在很多年了,那為什么現(xiàn)在才成為主流呢?因?yàn)樯疃茸R(shí)別終于將語(yǔ)音識(shí)別在非受控環(huán)境下的準(zhǔn)確度提高到了一個(gè)足以投入實(shí)用的高度。吳恩達(dá)教授曾經(jīng)預(yù)...

2018-05-02 標(biāo)簽:語(yǔ)音識(shí)別機(jī)器學(xué)習(xí)深度學(xué)習(xí) 1.1萬(wàn) 0

機(jī)器學(xué)習(xí)算法的設(shè)計(jì)和實(shí)現(xiàn) 算法優(yōu)化分發(fā)鏈路的使用

機(jī)器學(xué)習(xí)算法的設(shè)計(jì)和實(shí)現(xiàn) 算法優(yōu)化分發(fā)鏈路的使用

分發(fā)過(guò)程走的是互聯(lián)網(wǎng)線(xiàn)路(專(zhuān)線(xiàn)太貴),互聯(lián)網(wǎng)線(xiàn)路的穩(wěn)定性不可預(yù)期,有時(shí)網(wǎng)絡(luò)抖動(dòng),會(huì)造成分發(fā)失敗,甚至挖斷光纜導(dǎo)致某條干網(wǎng)不可用的事故也經(jīng)常出現(xiàn),某條線(xiàn)路...

2018-05-02 標(biāo)簽:神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)機(jī)器學(xué)習(xí)深度學(xué)習(xí) 1781 0

了解機(jī)器學(xué)習(xí)算法的類(lèi)別,把握對(duì)問(wèn)題的認(rèn)識(shí)層次

在學(xué)習(xí)過(guò)程中,要特別注意的不光是深入研究算法的精髓,還要知道該算法的應(yīng)用場(chǎng)合、適用條件和局限性。如果只是去探究原理,而不懂實(shí)際應(yīng)用,只能是書(shū)呆子,只會(huì)紙...

2018-05-11 標(biāo)簽:人工智能機(jī)器學(xué)習(xí)深度學(xué)習(xí) 814 0

討論在調(diào)整以長(zhǎng)期社會(huì)福利為目標(biāo)的機(jī)器學(xué)習(xí)所得決策方面的近期成果

討論在調(diào)整以長(zhǎng)期社會(huì)福利為目標(biāo)的機(jī)器學(xué)習(xí)所得決策方面的近期成果

由于機(jī)器學(xué)習(xí)系統(tǒng)容易受到歷史數(shù)據(jù)引入的偏見(jiàn)而導(dǎo)致歧視性行為,人們認(rèn)為有必要在某些應(yīng)用場(chǎng)景中用公平性準(zhǔn)則約束系統(tǒng)的行為,并期待其能保護(hù)弱勢(shì)群體和帶來(lái)長(zhǎng)期收...

2018-06-04 標(biāo)簽:人工智能機(jī)器學(xué)習(xí) 741 0

高明!OpenAI提出HER算法,人工智能可像人類(lèi)一樣認(rèn)識(shí)錯(cuò)誤汲取教訓(xùn)

OpenAI的研究人員集中精力于構(gòu)建具有更強(qiáng)的學(xué)習(xí)能力的人工智能。得益于他們的增強(qiáng)學(xué)習(xí)系統(tǒng)OpenAI baselines,機(jī)器學(xué)習(xí)算法可以進(jìn)行自主學(xué)習(xí)...

2018-05-01 標(biāo)簽:人工智能機(jī)器學(xué)習(xí) 4405 0

對(duì)于機(jī)器學(xué)習(xí)/數(shù)據(jù)科學(xué)初學(xué)者 應(yīng)該掌握的七種回歸分析方法

對(duì)于機(jī)器學(xué)習(xí)/數(shù)據(jù)科學(xué)的初學(xué)者來(lái)說(shuō),線(xiàn)性回歸,或者Logistic回歸是許多人在建立預(yù)測(cè)模型時(shí)接觸的第一/第二種方法。由于這兩種算法適用性極廣,有些人甚...

2018-04-27 標(biāo)簽:機(jī)器學(xué)習(xí)數(shù)據(jù)科學(xué) 4721 0

一個(gè)從數(shù)據(jù)中估計(jì)參數(shù)的基礎(chǔ)機(jī)器學(xué)習(xí)問(wèn)題

一個(gè)從數(shù)據(jù)中估計(jì)參數(shù)的基礎(chǔ)機(jī)器學(xué)習(xí)問(wèn)題

如何將這種直覺(jué)數(shù)學(xué)化地表述出來(lái)呢?我們可以定義一個(gè)觀測(cè)數(shù)據(jù)和參數(shù)的聯(lián)合概率:p(D, h) = p(D|h)p(h)。我們定義一個(gè)先驗(yàn)分布 p(h) 來(lái)...

2018-04-27 標(biāo)簽:機(jī)器學(xué)習(xí)貝葉斯公式 3284 0

如何利用機(jī)器學(xué)習(xí)破解驗(yàn)證碼的源代碼教程

如何利用機(jī)器學(xué)習(xí)破解驗(yàn)證碼的源代碼教程

驗(yàn)證碼的設(shè)計(jì)是為了防止計(jì)算機(jī)自動(dòng)填寫(xiě)表格,驗(yàn)證你是一個(gè)真實(shí)的“人”。但隨著深度學(xué)習(xí)和計(jì)算機(jī)視覺(jué)的興起,現(xiàn)在他們往往容易被擊敗。

2018-04-30 標(biāo)簽:源代碼機(jī)器學(xué)習(xí)驗(yàn)證碼 6102 0

AI技術(shù)與對(duì)應(yīng)的任務(wù)類(lèi)型,分析三類(lèi)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的應(yīng)用和價(jià)值

AI技術(shù)與對(duì)應(yīng)的任務(wù)類(lèi)型,分析三類(lèi)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的應(yīng)用和價(jià)值

機(jī)器學(xué)習(xí)擁有檢測(cè)異常的能力。深度學(xué)習(xí)用來(lái)分析大量高維數(shù)據(jù),可以把現(xiàn)有預(yù)防性維護(hù)系統(tǒng)的性能提升到一個(gè)新的高度。把許多傳感器的數(shù)據(jù)層層疊起,神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)能夠增強(qiáng)...

2018-04-26 標(biāo)簽:神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)機(jī)器學(xué)習(xí)深度學(xué)習(xí) 4433 0

人工智能發(fā)展前景無(wú)限,政策助力人工智能發(fā)展

人工智能發(fā)展前景無(wú)限,政策助力人工智能發(fā)展

一般而言,人工智能產(chǎn)業(yè)鏈可以分為基礎(chǔ)層、技術(shù)層和應(yīng)用層。當(dāng)前中國(guó)還處于行業(yè)應(yīng)用層起步到快速發(fā)展的階段,應(yīng)用層的投資機(jī)會(huì)和投入回報(bào)率遠(yuǎn)高于技術(shù)層和基礎(chǔ)設(shè)施...

2018-04-26 標(biāo)簽:人工智能機(jī)器學(xué)習(xí) 9373 0

一起來(lái)揭穿人工智能與機(jī)器學(xué)習(xí)的一些神話(huà)!

人們正朝著一個(gè)正確的方向前進(jìn),其市場(chǎng)營(yíng)銷(xiāo)和闡述也越來(lái)越好。如今的技術(shù)距離科幻小說(shuō)的“人工智能替代人類(lèi)工作”還有很遠(yuǎn)的距離。只有通過(guò)仔細(xì)的研究和正確的信息...

2018-04-30 標(biāo)簽:人工智能機(jī)器學(xué)習(xí) 4021 0

深度學(xué)習(xí)和機(jī)器學(xué)習(xí)深度的不同之處 淺談深度學(xué)習(xí)的訓(xùn)練和調(diào)參

近年來(lái),深度學(xué)習(xí)作為機(jī)器學(xué)習(xí)中比較火的一種方法出現(xiàn)在我們面前,但是和非深度學(xué)習(xí)的機(jī)器學(xué)習(xí)相比(我將深度學(xué)習(xí)歸于機(jī)器學(xué)習(xí)的領(lǐng)域內(nèi)),還存在著幾點(diǎn)很大的不同...

2018-05-02 標(biāo)簽:機(jī)器學(xué)習(xí)深度學(xué)習(xí) 4534 0

機(jī)器學(xué)習(xí)中梯度下降法的過(guò)程

梯度下降法是一個(gè)用于尋找最小化成本函數(shù)的參數(shù)值的最優(yōu)化算法。當(dāng)我們無(wú)法通過(guò)分析計(jì)算(比如線(xiàn)性代數(shù)運(yùn)算)求得函數(shù)的最優(yōu)解時(shí),我們可以利用梯度下降法來(lái)求解該問(wèn)題。

2018-04-26 標(biāo)簽:機(jī)器學(xué)習(xí) 3567 0

利用機(jī)器學(xué)習(xí)算法中的深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò),識(shí)別音樂(lè)類(lèi)型等聽(tīng)覺(jué)任務(wù)上模擬人類(lèi)表現(xiàn)的模型

當(dāng)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在20世紀(jì)80年代首次出現(xiàn)時(shí),神經(jīng)科學(xué)家們希望這種系統(tǒng)可以用來(lái)模擬人腦。然而,來(lái)自那個(gè)時(shí)代的計(jì)算機(jī)不夠強(qiáng)大,無(wú)法建立足夠大的模型來(lái)進(jìn)行一些實(shí)際...

2018-04-30 標(biāo)簽:神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)語(yǔ)音識(shí)別機(jī)器學(xué)習(xí) 4417 0

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    加速度傳感器
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    加速度傳感器是一種能夠測(cè)量加速度的傳感器。通常由質(zhì)量塊、阻尼器、彈性元件、敏感元件和適調(diào)電路等部分組成。
  • OBD
    OBD
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    OBD是英文On-Board Diagnostic的縮寫(xiě),中文翻譯為“車(chē)載診斷系統(tǒng)”。這個(gè)系統(tǒng)隨時(shí)監(jiān)控發(fā)動(dòng)機(jī)的運(yùn)行狀況和尾氣后處理系統(tǒng)的工作狀態(tài),一旦發(fā)現(xiàn)有可能引起排放超標(biāo)的情況,會(huì)馬上發(fā)出警示。
  • 傅里葉變換
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    盡管最初傅里葉分析是作為熱過(guò)程的解析分析的工具,但是其思想方法仍然具有典型的還原論和分析主義的特征?!叭我狻钡暮瘮?shù)通過(guò)一定的分解,都能夠表示為正弦函數(shù)的線(xiàn)性組合的形式,而正弦函數(shù)在物理上是被充分研究而相對(duì)簡(jiǎn)單的函數(shù)類(lèi),這一想法跟化學(xué)上的原子論想法何其相似!
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    角度傳感器,顧名思義,是用來(lái)檢測(cè)角度的。它的身體中有一個(gè)孔,可以配合樂(lè)高的軸。當(dāng)連結(jié)到RCX上時(shí),軸每轉(zhuǎn)過(guò)1/16圈,角度傳感器就會(huì)計(jì)數(shù)一次。
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    DMD
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    DMD是一種整合的微機(jī)電上層結(jié)構(gòu)電路單元,利用COMS SRAM記憶晶胞所制成。DMD上層結(jié)構(gòu)的制造是從完整CMOS內(nèi)存電路開(kāi)始,再透過(guò)光罩層的使用,制造出鋁金屬層和硬化光阻層交替的上層結(jié)構(gòu)
  • OV7620
    OV7620
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    ov7620是一款CMOS攝像頭器件,是彩色CMOS型圖像采集集成芯片,提供高性能的單一小體積封裝,該器件分辨率可以達(dá)到640X480,傳輸速率可以達(dá)到30幀。
  • MC9S12XS128
    MC9S12XS128
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    HCS12X系列單片機(jī)簡(jiǎn)介 Freescale 公司的16位單片機(jī)主要分為HC12 、HCS12、HCS12X三個(gè)系列。HC12核心是16位高速CPU12核,總線(xiàn)速度8MHZ;HCS12系列單片機(jī)以速度更快的CPU12內(nèi)核為核心,簡(jiǎn)稱(chēng)S12系列,典型的S12總線(xiàn)速度可以達(dá)到25MHZ。
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    TDC-GP2
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    干擾器有多種類(lèi)型,如GPS干擾器是適用于長(zhǎng)途客車(chē)司機(jī)以及一些不想被GPS信號(hào)追蹤到的人群的一個(gè)機(jī)器,手機(jī)信號(hào)干擾器主要針對(duì)各類(lèi)考場(chǎng)、學(xué)校、加油站、教堂、法庭、圖書(shū)館、會(huì)議中心(室)、影劇院、醫(yī)院、政府、金融、監(jiān)獄、公安、軍事重地等禁止使用手機(jī)的場(chǎng)所。
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    采用彈性敏感元件制成懸臂式位移器,與采用彈性敏感元件制成的儲(chǔ)能彈簧來(lái)驅(qū)動(dòng)電觸點(diǎn),完成從重力變化到電信號(hào)的轉(zhuǎn)換,廣泛應(yīng)用在中高端智能手機(jī)和平板電腦內(nèi)。
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    無(wú)刷直流電機(jī)由電動(dòng)機(jī)主體和驅(qū)動(dòng)器組成,是一種典型的機(jī)電一體化產(chǎn)品。 無(wú)刷電機(jī)是指無(wú)電刷和換向器(或集電環(huán))的電機(jī),又稱(chēng)無(wú)換向器電機(jī)。早在十九紀(jì)誕生電機(jī)的時(shí)候,產(chǎn)生的實(shí)用性電機(jī)就是無(wú)刷形式,即交流鼠籠式異步電動(dòng)機(jī),這種電動(dòng)機(jī)得到了廣泛的應(yīng)用。
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  • 聲紋識(shí)別
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    聲紋識(shí)別,生物識(shí)別技術(shù)的一種,也稱(chēng)為說(shuō)話(huà)人識(shí)別,包括說(shuō)話(huà)人辨認(rèn)和說(shuō)話(huà)人確認(rèn)。聲紋識(shí)別就是把聲信號(hào)轉(zhuǎn)換成電信號(hào),再用計(jì)算機(jī)進(jìn)行識(shí)別。不同的任務(wù)和應(yīng)用會(huì)使用不同的聲紋識(shí)別技術(shù),如縮小刑偵范圍時(shí)可能需要辨認(rèn)技術(shù),而銀行交易時(shí)則需要確認(rèn)技術(shù)。
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    凡是電流方向不隨時(shí)間變化的電流稱(chēng)為直流電壓。電流值可以全為正值,也可以全為負(fù)值。在直流電流中又可分為兩種:穩(wěn)恒直流和脈動(dòng)直流。直流輸電技術(shù)已經(jīng)由簡(jiǎn)單的端對(duì)端工程朝著大規(guī)模多端輸電的方向發(fā)展,這些工程將是未來(lái)直流電網(wǎng)的組成部分,將相同電壓等級(jí)的直流工程連接成網(wǎng)遠(yuǎn)比不同電壓等級(jí)下的獨(dú)立工程更經(jīng)濟(jì)、便捷。
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    ATmega16單片機(jī)
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    緩沖電路
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  • Buck-Boost
    Buck-Boost
    +關(guān)注
    buck是降壓型電路,boost是升壓型電路,可以分開(kāi)單獨(dú)使用,buck-boost電路就是把2種電路合在一起,可升可降。buck-boost拓?fù)潆娐房梢詫?shí)現(xiàn)升降壓功能,常見(jiàn)的buck-boost電路有兩種,第一種是輸入與輸出電壓極性相反,只需采用一個(gè)開(kāi)關(guān)管和二極管。另外一種是采用兩個(gè)開(kāi)關(guān)管和兩個(gè)二極管,可實(shí)現(xiàn)同極性電壓升降壓功能。
  • 識(shí)別技術(shù)
    識(shí)別技術(shù)
    +關(guān)注
    所謂識(shí)別技術(shù),也稱(chēng)為自動(dòng)識(shí)別技術(shù),通過(guò)被識(shí)別物體與識(shí)別裝置之間的交互自動(dòng)獲取被識(shí)別物體的相關(guān)信息,并提供給計(jì)算機(jī)系統(tǒng)供進(jìn)一步處理。
  • 電磁繼電器
    電磁繼電器
    +關(guān)注
    電磁繼電器是一種電子控制器件,它具有控制系統(tǒng)(又稱(chēng)輸入回路)和被控制系統(tǒng)(又稱(chēng)輸出回路),通常應(yīng)用于自動(dòng)控制電路中,它實(shí)際上是用較小的電流、較低的電壓去控制較大電流、較高的電壓的一種“自動(dòng)開(kāi)關(guān)”。故在電路中起著自動(dòng)調(diào)節(jié)、安全保護(hù)、轉(zhuǎn)換電路等作用。
  • 制冷片
    制冷片
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  • VCM
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時(shí)鐘 時(shí)鐘振蕩器 時(shí)鐘發(fā)生器 時(shí)鐘緩沖器 定時(shí)器 寄存器 實(shí)時(shí)時(shí)鐘 PWM 調(diào)制器
視頻放大器 功率放大器 頻率轉(zhuǎn)換器 揚(yáng)聲器放大器 音頻轉(zhuǎn)換器 音頻開(kāi)關(guān) 音頻接口 音頻編解碼器
模數(shù)轉(zhuǎn)換器 數(shù)模轉(zhuǎn)換器 數(shù)字電位器 觸摸屏控制器 AFE ADC DAC 電源管理
線(xiàn)性穩(wěn)壓器 LDO 開(kāi)關(guān)穩(wěn)壓器 DC/DC 降壓轉(zhuǎn)換器 電源模塊 MOSFET IGBT
振蕩器 諧振器 濾波器 電容器 電感器 電阻器 二極管 晶體管
變送器 傳感器 解析器 編碼器 陀螺儀 加速計(jì) 溫度傳感器 壓力傳感器
電機(jī)驅(qū)動(dòng)器 步進(jìn)驅(qū)動(dòng)器 TWS BLDC 無(wú)刷直流驅(qū)動(dòng)器 濕度傳感器 光學(xué)傳感器 圖像傳感器
數(shù)字隔離器 ESD 保護(hù) 收發(fā)器 橋接器 多路復(fù)用器 氮化鎵 PFC 數(shù)字電源
開(kāi)關(guān)電源 步進(jìn)電機(jī) 無(wú)線(xiàn)充電 LabVIEW EMC PLC OLED 單片機(jī)
5G m2m DSP MCU ASIC CPU ROM DRAM
NB-IoT LoRa Zigbee NFC 藍(lán)牙 RFID Wi-Fi SIGFOX
Type-C USB 以太網(wǎng) 仿真器 RISC RAM 寄存器 GPU
語(yǔ)音識(shí)別 萬(wàn)用表 CPLD 耦合 電路仿真 電容濾波 保護(hù)電路 看門(mén)狗
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