据韩联社报道，三星电子周一表示，将为基础科学、材料工程及ICT解决方案领域的27个研究项目提供超过464亿韩元（合4100万美元）的资金支持。 据悉，三星电子上半年资助的研究项目包括机器学习、人工智能（AI）和DNA测序等相关研究。 自2013年以来，三星电子不懈推动强化韩国基础科学和未来技术的发展。近10年里，该公司在具备前景的研究项目上共计提供1.5万亿韩元（约合13....
无论是教育领域的实践活动还是实际的气象监测项目，这一组合都展现出了强大的应用潜力。...
一、项目背景及总体说明 目前机械臂及其他构型工业机器人的控制器，高端产品都是由国外公司垄断，例如四大家族，ABB、发那科、安川、库卡等。...
站高了说，汽车改装本质也是促进消费，有利于释放有车一族的消费潜力，ZF层面也提出建立健全汽车改装行业管理机制，加快发展汽车后市场的重要意见，进一步满足人民群众对汽车改装的需求。...
一、项目背景 车载抬头显示慢慢以及普及开来，它能在不影响开车视野的情况下给车主提供必要的提示信息，高级点的功能也包括结合AR识别道路并结合导航作出路线指引，在车展上也常见到，基本是智能车的标配...
有运动识别的家庭门前安防模块 作者：六尘不改 一.项目背景 在社会慢慢的提升的今天，家庭安全已成为人类越来越关注的焦点。...
HPM5361芯片集成了丰富的外设资源和强大的解决能力，提供了一个很好的硬件平台，具有优秀性能和潜力。 其次，感谢那些为开源社区做出贡献的开发者们。...
花形单元胞集成板与向日葵 射频识别技术（RFID，Radio Frequency Identification）是一种很有潜力的无线识别技术，可用于跟踪和身份识别。...
展望未来，I2C总线协议仍有很大的发展的潜在能力。随着物联网、智能硬件等领域的快速的提升，设备的连通性和互操作性成为了关键需求。I2C总线协议的简洁性、灵活性和可靠性使得它在这些领域中有着广阔的应用前景。...
从报告中我们大家可以看到，电子货架标签ESL有着非常大的潜力市场，截至2022年底，全球部署的电子货架标签总量是7.88亿个。然而，与电子货架标签市场真正的潜力相比，这仅仅是冰山一角。...
该项目将于 2024 年上半年开放，合作研究、测试和开发高数值孔径 EUV 光刻工具和工艺。 高数值孔径 EUV 更像是一种进化，而不是一场革命， Sheer 说。...
由智研咨询专家团队精心编制的《2023-2029年中国储能行业市场调研及未来前景预测报告》（以下简称《报告》）重磅发布，《报告》旨在从国家经济及产业高质量发展的战略入手，分析储能行业未来的市场走向，挖掘储能行业的发展潜力...
当我拆开包裹，发现只有一块电路板时，我不禁为这个小小的转接板中蕴藏的潜力感到惊讶。虽然它在外观上可能仅仅是一块简简单单的电路板，但我深知，其中所蕴含的技术和创新将会给我的物联网项目带来哪些惊喜和便利。...
第三步，我将进行更复杂的项目实践，如使用深度学习算法进行图像分类或物体检测等，以探索开发板在AI领域的潜力。...
1.2GW全钒液流电池项目落地宁夏沙坡头区 近日，在宁夏回族自治区中卫市沙坡头区1.2GW全钒液流电池项目框架协议签约仪式上，沙坡头区同江苏林源控股集团有限公司、国电投宁夏绿电能源有限公司达成1.2GW...
探索树莓派的真正潜力与新的，官方手册2023年。超过200页的惊人的项目，有趣的教程，实用指南，和明确的评论，它有一切你要掌握树莓派！...
连接I2C传感器MPU6050、BMP280、AHT20，连接USB UVC高清免驱摄像头，具有图像识别归类、运动检测、模拟信号处理、信号峰值检测、信号峰值统计，MP3播放器等功能，是一个泛用性多功能项目...
预计该技术在国内及欧美汽车市场，特别是新能源汽车领域，也同样具有巨大的市场潜力，我们看过美国客户的真实需求的一些信息，只要和原厂CAN协议控制逻辑一样，那么他们就乐意买单。...
本课程介绍Python计算生态中广受欢迎的机器学习算法库scikit-learn，这些算法在工程、信息、管理、经济等学科领域具有极其广泛的应用潜力，被全世界各大科研院所和国际知名公司广泛采用，包括必修内容和选修内容两部分...
课时2：机器学习课程内容导学课时3：Sklearn库的安装课时4：Sklearn库标准数据集及基本功能课时5：无监督学习课程导学课时6：聚类之K-Means+31省市居民家庭消费调查课时7：聚类之Dbscan+学生月上网时间分布聚类实例课时8：降维之NMF课时9：降维之PCA课时10：实例：基于聚类的整图分割课时12：本周课程导学课时13：“人体运动状态信息评级”实例分析课时14：KNN+Nbayes+决策树课时15：“人体运动状态信息评级”实例编写与对比课时16：上证指数涨跌预测实例课时17：线性回归+房价与房屋尺寸关系的线：多项式回归+房价与房屋尺寸的非线：“手写识别”实例介绍课时21：神经网络实现“手写识别”实例编写课时22：KNN实现“手写识别”实例编写课时24：强化学习基础课时25：实例：自主学习Flappy Bird游戏课时26：Flappy Bird自主学习程序基本框架课时27：相关库的介绍及安装课时28：项目实战课时29：训练结果展示课时30：课程总结显示更多
