ai 系統(tǒng) 文章 最新資訊
十分鐘了解RTOS！
- 實時操作系統(tǒng)(RTOS)是管理微處理器或微控制器時間的軟件。實時系統(tǒng)指如果系統(tǒng)的邏輯和時序正確性無法滿足，可能會導(dǎo)致嚴重后果的系統(tǒng)。實時多任務(wù)應(yīng)用是一個必須同時處理多個時間關(guān)鍵活動的系統(tǒng)。實時多任務(wù)內(nèi)核（也稱為實時操作系統(tǒng)）是確保盡可能高效地處理時間關(guān)鍵事件的軟件。RTOS的使用，通過將應(yīng)用程序劃分為多個獨立的任務(wù)，簡化了系統(tǒng)設(shè)計過程。1.前/后臺系統(tǒng) 不使用RTOS的系統(tǒng)通常設(shè)計如圖1所示，這類系統(tǒng)稱為前/后臺系統(tǒng)。應(yīng)用程序由一個無限循環(huán)組成，該循環(huán)調(diào)用不同的應(yīng)用模塊來執(zhí)行所需的操作。模塊按順序執(zhí)
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RTOS系統(tǒng)與Linux系統(tǒng)的區(qū)別
- RTOS是實時操作系統(tǒng) Linux是時分系統(tǒng)，不過可以通過配置內(nèi)核改成實時系統(tǒng)分時操作系統(tǒng) 英文：Time-sharing Operating System 釋義：使一臺計算機同時為幾個、幾十個甚至幾百個用戶服務(wù)的一種操作系統(tǒng)。把計算機與許多終端用戶連接起來，分時操作系統(tǒng)將系統(tǒng)處理機時間與內(nèi)存空 間按一定的時間間隔，輪流地切換給各終端用戶的程序使用。由于時間間隔很短，每個用戶的感覺就像他獨占計算機一樣。分時操作系統(tǒng)的特點是可有效增加資源的 使用率。例如UNIX系統(tǒng)就采用剝奪式動態(tài)優(yōu)先的CPU
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RTOS的基本概念與線程基礎(chǔ)知識
- 1 RTOS概念及線程的引入1.1 RTOS的概念用人來類比單片機程序和RTOS：媽媽要一邊給小孩喂飯，一邊加班跟同事交流，怎么辦？對于單線條的人，不能分心，不能同時做事，她只能這樣做：給小孩喂一口飯瞄一眼電腦，有信息就去回復(fù)再回來給小孩喂一口飯如果小孩吃這口飯?zhí)?，他回?fù)同事的信息也就慢了，被同事催，你半天都不回復(fù)我?如果回復(fù)同事的信息要寫一大堆，小孩就餓的大哭起來對于眼明手快的人，她可以一心多用，她這樣做：左手拿勺子，給小孩喂飯右手敲鍵盤，恢復(fù)同事兩不耽誤，小孩“以為”媽媽在專心喂飯，同事以為“她在專
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嵌入式開發(fā)：RTOS或裸機——為什么很多人選擇RTOS
- 使用RTOS或裸機調(diào)度程序是嵌入式系統(tǒng)開發(fā)人員爭論的熱門話題。在裸機方面，嵌入式開發(fā)人員認為他們可以結(jié)合使用基于優(yōu)先級的中斷和計時器來獲得具有更好性能和內(nèi)存占用的等效行為。RTOS方面認為對于初學(xué)者來說易于調(diào)度和系統(tǒng)集成。無論人們站在哪一邊，這里有七個原因使開發(fā)人員可能決定從RTOS開始而不是裸機調(diào)度程序。原因1–并發(fā)性 基于微控制器的系統(tǒng)通常只有一個處理核心，但需要執(zhí)行多個任務(wù)。在任務(wù)需要同時或并發(fā)執(zhí)行的應(yīng)用程序中，使用RTOS是有意義的。RTOS可以在內(nèi)存中同時擁有多個任務(wù)，并且可以根據(jù)事件和優(yōu)
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TrendForce：存儲器廠聚焦CXL存儲器擴充器產(chǎn)品
- 據(jù)TrendForce集邦咨詢最新服務(wù)器相關(guān)報告指出，CXL（Compute Express Link）原是希望能夠整合各種xPU之間的性能，進而優(yōu)化AI與HPC所需要的硬件成本，并突破原先的硬件限制。CXL的支援仍是以CPU為源頭去考慮，但由于可支援CXL功能的服務(wù)器CPU Intel Sapphire Rapids與AMD Genoa現(xiàn)階段僅支援至CXL 1.1規(guī)格，而該規(guī)格可先實現(xiàn)的產(chǎn)品則是CXL存儲器擴充（CXL Memory Expander）。因此，TrendForce認為
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AOI+AI+3D 檢測鐵三角成形
- 疫情突顯產(chǎn)業(yè)供應(yīng)鏈中斷和制造業(yè)缺工問題，加上少量多樣需求成趨勢，迫使制造業(yè)快速轉(zhuǎn)型，走向更自動化、數(shù)字化的智能化方向。因此，各產(chǎn)業(yè)對自動光學(xué)檢測(AOI)技術(shù)的需求更為殷切。疫情突顯產(chǎn)業(yè)供應(yīng)鏈中斷和制造業(yè)缺工問題，加上少量多樣需求成趨勢，迫使制造業(yè)快速轉(zhuǎn)型，走向更自動化、數(shù)字化的智能化方向。導(dǎo)入自動化及AI的過程中，傳統(tǒng)人力逐漸被取代，也改變產(chǎn)線人員配置的傳統(tǒng)生態(tài)，其中，可以確保產(chǎn)線及產(chǎn)品質(zhì)量的自動檢測儀器不僅發(fā)揮精準有效的優(yōu)勢，還能針對缺陷或瑕疵及時修復(fù)、舍棄，降低不必要的時間成本與人力成本，快速穩(wěn)定且
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Intel ON實錄：從工藝到GPU，從6GHz到Geti
- 9月28日凌晨，英特爾ON技術(shù)創(chuàng)新峰會主題演講環(huán)節(jié)正式開講，英特爾CEO帕特·基辛格帶來了英特爾過去一年中的主要產(chǎn)品和技術(shù)發(fā)展介紹，以及更多的AI創(chuàng)新動態(tài)。
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Meta AI大佬：目前大多數(shù)AI方法永遠不會帶來真正智能
- 9月26日消息，F(xiàn)acebook母公司Meta的首席AI科學(xué)家雅恩·勒昆(Yann LeCun)認為，目前大多數(shù)AI方法永遠不會帶來真正的智能，他對當今深度學(xué)習(xí)領(lǐng)域許多最成功的研究方法持懷疑態(tài)度。 這位圖靈獎得主表示，同行們的追求是必要的，但還遠遠不夠。其中包括大型語言模型的研究，如基于Transformer的GPT-3。正如勒昆所描述的那樣，Transformer的支持者們相信：“我們將所有東西標記化，并訓(xùn)練巨型模型進行離散預(yù)測，AI由此脫穎而出。” 勒昆解釋稱：“他們沒有錯。從這個意義上說，這
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突破智能3D光學(xué)檢測應(yīng)用關(guān)鍵
- 面對現(xiàn)今消費電子產(chǎn)品極力朝向輕、薄趨勢發(fā)展，上中游印刷電路板（PCB）、面板、芯片等核心組件也須隨之整合，并采取一體化設(shè)計；在制程階段，則將要求質(zhì)量應(yīng)通過全檢、24/7不間斷連續(xù)生產(chǎn)。如今不僅導(dǎo)入自動化光學(xué)檢測（AOI）解決方案已是標配，還須加入人工智能（AI）以2D/3D圖像分析為核心的機器學(xué)習(xí)技術(shù)，強化影像辨識功能?；仡欉^去AI因為受到高速運算技術(shù)限制，CPU無力執(zhí)行機器學(xué)習(xí)（Machine learning）算法，直到約7~8年前NVIDIA正式跨足AI并加速深度學(xué)習(xí)（Deep learning）算
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STM32Cube.AI v7.2現(xiàn)可支持深度量化神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)
- 意法半導(dǎo)體近期發(fā)布的 STM32Cube.AI v7.2 帶來了對深度量化神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的支持功能，從而可以在現(xiàn)有微控制器上運行更準確的機器學(xué)習(xí)應(yīng)用軟件。STM32Cube.AI 于 2019 年推出，用于把神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)轉(zhuǎn)換為適合STM32 MCU 的代碼。該解決方案依附于 STM32CubeMX，這是一個幫助開發(fā)人員初始化STM32芯片的圖形界面軟件。同時，STM32Cube.AI 還用到 X-CUBE-AI軟件包，其中包含用于轉(zhuǎn)換訓(xùn)練好的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的程序庫。開發(fā)人員可以參照我們的入門指南，從STM32CubeMX
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蓄電系統(tǒng)的設(shè)計與實現(xiàn)*
- 摘 要：本文研究了一種基于LT8714的蓄電系統(tǒng)。該蓄電系統(tǒng)由六個模塊組成，工作時結(jié)合系統(tǒng)象限控制原 理，通過輸出電感電流檢測信號和誤差放大器的輸出口信號展開對比，進而實現(xiàn)占空比的控制輸出。最后對所 研究的蓄電系統(tǒng)展開調(diào)試。測試數(shù)據(jù)表明，該系統(tǒng)輸出電壓精度較高。關(guān)鍵詞：系統(tǒng)；電路；功能；測試*基金項目：福建省2020年中青年教師教育科研項目（JAT201066）。0 引言?隨著綠色能源概念的倡導(dǎo)，蓄電池 [1] 在電動汽車、 便攜式電子 [2] 設(shè)備、無線充電 [3] 等應(yīng)用中具有廣闊的
- 關(guān)鍵字： 202209 系統(tǒng) 電路 功能 測試
Cadence發(fā)布Verisium AI-Driven Verification Platform引領(lǐng)驗證效率革命
- 楷登電子（美國 Cadence 公司）近日宣布，推出 Cadence? Verisium? Artificial Intelligence (AI)-Driven Verification Platform，整套應(yīng)用通過大數(shù)據(jù)和 JedAI Platform 來優(yōu)化驗證負荷、提高覆蓋率并加速 bug 溯源。Verisium 平臺基于新的 Cadence Joint Enterprise Data AI (JedAI) Platform，并與 Cadence 驗證引擎原生集成。隨著 SoC 復(fù)雜性不斷提高，
- 關(guān)鍵字： Cadence Verisium AI-Driven Verification Platform 驗證
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