時間:2017-12-21 10:03:27來æºï¼šç¶²(wÇŽng)絡(luò)轉(zhuÇŽn)載
人工智能(AIï¼‰ç›®å‰æ£åœ¨ç‚ºç¤¾æœƒçš„æ–¹æ–¹é¢é¢å¸¶ä¾†é©æ–°ã€‚比如,通éŽçµ(jié)åˆæ•¸(shù)據(jù)挖掘和深度å¸(xué)ç¿’(xÃ)的優(yÅu)勢,如今å¯ä»¥åˆ©ç”¨äººå·¥æ™ºèƒ½ä¾†åˆ†æžå„種來æºçš„大釿•¸(shù)據(jù),è˜åˆ¥å„種模å¼ã€æä¾›äº¤äº’å¼ç†è§£å’Œé€²(jìn)行智能é (yù)測。
這種創(chuà ng)新發(fÄ)展的一個例å就是將人工智能應(yÄ«ng)用于由傳感器生æˆçš„æ•¸(shù)據(jù)ï¼Œå°¤å…¶æ˜¯é€šéŽæ™ºèƒ½æ‰‹æ©Ÿ(jÄ«)和其他消費者è¨(shè)備所收集的數(shù)據(jù)。é‹å‹•傳感器數(shù)據(jù)以åŠå…¶ä»–ä¿¡æ¯æ¯”如GPS地å€ï¼Œå¯æä¾›å¤§é‡ä¸åŒçš„æ•¸(shù)據(jù)é›†ã€‚å› æ¤ï¼Œå•題在于:“如何使用人工智能æ‰èƒ½å……分發(fÄ)æ®é€™äº›å”(xié)åŒä½œç”¨ï¼Ÿâ€
é‹å‹•數(shù)據(jù)分æž
一個說明性的的真實應(yÄ«ng)用程åº?qÅ«)⒖梢é…ㄟ^分æžä½¿ç”¨æ•¸(shù)據(jù)來確定用戶在æ¯å€‹æ™‚間段的活動,無論是在åå§¿ã€èµ°è·¯ã€è·‘æ¥æˆ–者ç¡çœ 情æ³ä¸‹ã€‚
在這種情æ³ä¸‹ï¼Œæ™ºèƒ½ç”¢(chÇŽn)å“的好處ä¸è¨€è€Œå–»ï¼š
1.æé«˜å®¢æˆ¶ç”Ÿå‘½å‘¨æœŸåƒ¹å€¼
æé«˜ç”¨æˆ¶åƒèˆ‡åº¦å¯ä»¥é™ä½Žå®¢æˆ¶æµå¤±çŽ‡ã€‚
2.æ›´å…·ç«¶çˆåŠ›çš„ç”¢(chÇŽn)å“定ä½
下一代智能產(chÇŽn)哿»¿è¶³æ¶ˆè²»è€…日益增長的期待。
3.為終端用戶創(chuà ng)é€ çœŸæ£çš„價值
å°å®¤å…§(nèi)é‹å‹•的準(zhÇ”n)確檢測和分æžå¯å¯¦ç¾(xià n)éˆæ•的導(dÇŽo)航功能ã€é€²(jìn)行å¥åº·é¢¨(fÄ“ng)險監(jiÄn)æŽ§ï¼ŒåŒæ™‚æé«˜è¨(shè)備的效率。å°å¤šç¨®æ™ºèƒ½æ‰‹æ©Ÿ(jÄ«)å’Œå¯ç©¿æˆ´å¹³è‡ºå¯¦éš›ä½¿ç”¨æƒ…景的深度掌æ¡ï¼Œå°‡å¤§å¤§æœ‰åŠ©äºŽç”¢(chÇŽn)å“è¨(shè)計師了解用戶的é‡å¾©(fù)ç¿’(xÃ)慣和行為,例如確定æ£ç¢ºçš„é›»æ± å°ºå¯¸æˆ–ç¢ºå®šæŽ¨é€é€šçŸ¥çš„æ£ç¢ºæ™‚æ©Ÿ(jÄ«)。
智能手機(jÄ«)åˆ¶é€ å•†å°äºŽäººå·¥æ™ºèƒ½åŠŸèƒ½çš„èˆˆè¶£æ£æ¿ƒï¼Œé€™ä¹Ÿæ£çªå‡ºäº†è˜åˆ¥ç°¡å–®æ—¥å¸¸æ´»å‹•ï¼Œå¦‚æ¥æ•¸(shù)çš„é‡è¦æ€§ï¼Œé€™å¿…將發(fÄ)展為更為深入的分æžï¼Œä¾‹å¦‚體育活動。å°äºŽåƒè¶³çƒé€™æ¨£çš„æµè¡Œé«”è‚²é‹å‹•,產(chÇŽn)å“è¨(shè)è¨ˆå¸«ä¸æœƒåªè‘—眼于é‹å‹•員,而是會為更多的人æä¾›ä¾¿åˆ©ï¼Œæ¯”如教練ã€çƒè¿·ç”šè‡³æ˜¯å»£æ’å…¬å¸å’Œé‹å‹•æœè£è¨(shè)計公å¸ç‰å¤§åž‹å…¬å¸ã€‚這些公å¸å°‡å¾žæ·±å±¤æ¬¡çš„æ•¸(shù)據(jù)分æžä¸ç²ç›Šï¼Œå¾žè€Œå¯ä»¥æº–(zhÇ”n)確é‡åŒ–ã€æé«˜å’Œé (yù)測é‹å‹•表ç¾(xià n)。
數(shù)據(jù)ç²å–å’Œé (yù)處ç†
在è˜åˆ¥é€™ä¸€å•†æ©Ÿ(jÄ«)之åŽï¼Œä¸‹ä¸€å€‹åˆç†çš„æ¥é©Ÿå°±æ˜¯æ€è€ƒå¦‚何有效收集這些巨大的數(shù)據(jù)集。
比如在活動跟蹤方é¢ï¼ŒåŽŸå§‹æ•¸(shù)據(jù)通éŽè»¸å‘é‹å‹•傳感器得以收集,例如智能手機(jÄ«)ã€å¯ç©¿æˆ´è¨(shè)備和其他便攜å¼è¨(shè)å‚™ä¸çš„åŠ é€Ÿåº¦è¨ˆå’Œé™€èžºå„€ã€‚é€™äº›è¨(shè)備以完全隱蔽的方å¼ç²å–䏉個忍™(biÄo)軸(xã€yã€z)上的é‹å‹•數(shù)據(jù),å³ä»¥ä¾¿äºŽç”¨æˆ¶æ‡‰(yÄ«ng)用的方å¼é€£çºŒ(xù)跟蹤和評估活動。
訓(xùn)練模型
å°äºŽäººå·¥æ™ºèƒ½çš„監(jiÄn)ç£å¼å¸(xué)ç¿’(xÃ),需è¦ç”¨æ¨™(biÄo)記數(shù)據(jù)來訓(xùn)練“模型â€ï¼Œä»¥ä¾¿åˆ†é¡žå¼•擎å¯ä»¥ä½¿ç”¨æ¤æ¨¡åž‹å°å¯¦éš›ç”¨æˆ¶è¡Œç‚ºé€²(jìn)行分類。舉例來說,我們從æ£åœ¨é€²(jìn)è¡Œè·‘æ¥æˆ–是走路的測試用戶那里收集é‹å‹•數(shù)據(jù)ï¼Œå¹¶æŠŠé€™äº›ä¿¡æ¯æä¾›çµ¦æ¨¡åž‹ä¾†å¹«åŠ©å…¶å¸(xué)ç¿’(xÃ)。
由于這基本上是一種一次性方法,簡單的應(yÄ«ng)用程åºå’Œç…§ç›¸ç³»çµ±(tÇ’ng)å°±å¯ä»¥å®Œæˆçµ¦ç”¨æˆ¶â€œè²¼æ¨™(biÄo)ç°½â€çš„任務(wù)。我們的經(jÄ«ng)驗表明,隨著樣本數(shù)é‡çš„å¢žåŠ ï¼Œåœ¨åˆ†é¡žä¸Šçš„äººç‚ºéŒ¯èª¤çŽ‡éš¨ä¹‹æ¸›å°‘ã€‚å› æ¤ï¼Œå¾žæœ‰é™æ•¸(shù)é‡çš„用戶那里ç²å–更多的樣本集比從大é‡ç”¨æˆ¶é‚£é‡Œç²å¾—較å°çš„æ¨£æœ¬é›†æ›´æœ‰æ„義。
åªç²å–原始傳感器數(shù)據(jù)是ä¸å¤ 的。我們觀察到,è¦å¯¦ç¾(xià n)高度準(zhÇ”n)確的分類,需è¦ä»”ç´°(xì)確定一些特å¾ï¼Œå³ç³»çµ±(tÇ’ng)需è¦è¢«å‘ŠçŸ¥å°äºŽå€(qÅ«)分å„個åºåˆ—é‡è¦çš„ç‰¹å¾æˆ–者活動。人工å¸(xué)ç¿’(xÃ)çš„éŽç¨‹å…·æœ‰å復(fù)性,在é (yù)處ç†éšŽæ®µï¼Œå“ªäº›ç‰¹å¾æœ€ç‚ºé‡è¦é‚„å°šæœªæ˜Žç¢ºã€‚å› æ¤ï¼Œè¨(shè)å‚™å¿…é ˆè¦ä¾æ“š(jù)å¯èƒ½å°åˆ†é¡žæº–(zhÇ”n)確性有影響的專æ¥(yè)知è˜é€²(jìn)行一些猜測。
為了進(jìn)行活動è˜åˆ¥ï¼ŒæŒ‡ç¤ºæ€§ç‰¹å¾å¯ä»¥åŒ…括“濾波信號â€ï¼Œä¾‹å¦‚èº«é«”åŠ é€Ÿï¼ˆä¾†è‡ªå‚³æ„Ÿå™¨çš„åŽŸå§‹åŠ é€Ÿåº¦æ•¸(shù)據(jù))或“導(dÇŽo)出信號â€ï¼Œä¾‹å¦‚高速傅里葉變æ›ï¼ˆFFT)值或標(biÄo)準(zhÇ”n)差計算。
èˆ‰ä¾‹ä¾†èªªï¼ŒåŠ å·žå¤§å¸(xué)ææ–‡åˆ†æ ¡çš„æ©Ÿ(jÄ«)器å¸(xué)ç¿’(xÃ)數(shù)據(jù)庫(UCI)創(chuà ng)建了一個定義了561個特å¾çš„æ•¸(shù)據(jù)集,這個數(shù)據(jù)集以30å志愿者的å…é …åŸºæœ¬æ´»å‹•ï¼Œå³ç«™ç«‹ã€åå§¿ã€è‡¥å§¿ã€è¡Œèµ°ã€ä¸‹è‡ºéšŽå’Œä¸Šè‡ºéšŽç‚ºåŸºç¤Ž(chÇ”)。
模å¼è˜åˆ¥å’Œåˆ†é¡ž
收集了原始é‹å‹•數(shù)據(jù)之åŽï¼Œæˆ‘å€‘éœ€è¦æ‡‰(yÄ«ng)用機(jÄ«)器å¸(xué)ç¿’(xÃ)技術(shù)來將其分類并進(jìn)行分æžã€‚å¯ä¾›æˆ‘們使用的機(jÄ«)器å¸(xué)ç¿’(xÃ)技術(shù)從é‚輯回æ¸åˆ°ç¥žç¶“(jÄ«ng)ç¶²(wÇŽng)絡(luò)ç‰ä¸ä¸€è€Œè¶³ã€‚
支æŒå‘釿©Ÿ(jÄ«)(SVMs)就是這樣一個應(yÄ«ng)用于人工智能的å¸(xué)ç¿’(xÃ)模型。身體活動,比如走路包括了由多種é‹å‹•æ§‹(gòu)æˆçš„åºåˆ—,由于支æŒå‘釿©Ÿ(jÄ«)擅長于åºåˆ—åˆ†é¡žï¼Œå› æ¤å®ƒæ˜¯é€²(jìn)行活動分類的åˆç†é¸æ“‡ã€‚
支æŒå‘釿©Ÿ(jÄ«)的使用ã€åŸ¹è¨“(xùn)ã€æ“´(kuò)展和é (yù)測å‡å分簡單,所以å¯ä»¥è¼•æ¾åœ°å¹¶åˆ—è¨(shè)置多個樣本采集實驗,以用于處ç†å¾©(fù)雜的ç¾(xià n)實生活數(shù)據(jù)集的éžç·šæ€§åˆ†é¡žã€‚支æŒå‘釿©Ÿ(jÄ«)é‚„å¯å¯¦ç¾(xià n)多種ä¸åŒçš„尺寸和性能優(yÅu)化。
ç¢ºå®šä¸€é …æŠ€è¡“(shù)åŽï¼Œæˆ‘å€‘å¿…é ˆç‚ºæ”¯æŒå‘釿©Ÿ(jÄ«)鏿“‡ä¸€å€‹è»Ÿä»¶åœ–書館。開æºåº«LibSVMæ˜¯ä¸€å€‹å¾ˆå¥½çš„é¸æ“‡ï¼Œå®ƒéžå¸¸ç©©(wÄ›n)定并且有詳細(xì)的記錄,支æŒå¤šé¡žåˆ†é¡žï¼Œå¹¶æä¾›æ‰€æœ‰ä¸»è¦é–‹ç™¼(fÄ)者平臺從MATLAB到Android的拓展。
æŒçºŒ(xù)分類的挑戰(zhà n)
在實è¸ä¸ï¼Œç”¨æˆ¶åœ¨ç§»å‹•çš„åŒæ™‚,使用ä¸çš„è¨(shè)å‚™è¦é€²(jìn)行實時分類來進(jìn)行活動è˜åˆ¥ã€‚為了將產(chÇŽn)哿ˆæœ¬é™åˆ°æœ€ä½Žï¼Œæˆ‘們需è¦åœ¨ä¸å½±éŸ¿çµ(jié)果也就是信æ¯è³ª(zhì)é‡çš„å‰æä¸‹ï¼Œå¹³è¡¡å‚³è¼¸ã€å˜å„²å’Œè™•ç†çš„æˆæœ¬ã€‚
å‡è¨(shè)我們å¯ä»¥è² (fù)æ“”(dÄn)數(shù)據(jù)傳輸?shù)é¦M用,所有數(shù)據(jù)都å¯ä»¥åœ¨äº‘端上ç²å¾—å˜å„²å’Œè™•ç†ã€‚實際上,這會為用戶帶來巨大的數(shù)據(jù)費用,用戶的è¨(shè)備當(dÄng)ç„¶è¦é€£æŽ¥äº’è¯(lián)ç¶²(wÇŽng),無線網(wÇŽng)絡(luò)ã€è—(lán)牙或4G模塊的費用ä¸å¯é¿å…地將進(jìn)ä¸€æ¥æå‡è¨(shè)å‚™æˆæœ¬ã€‚
更糟糕的是,在éžåŸŽå¸‚地å€(qÅ«),3Gç¶²(wÇŽng)絡(luò)çš„è¨ªå•æ•ˆæžœé€šå¸¸ä¸ç†æƒ³ï¼Œä¾‹å¦‚å¾’æ¥æ—…行ã€é¨Žè‡ªè¡Œè»Šæˆ–游泳時。這種å°äº‘ç«¯çš„å¤§é‡æ•¸(shù)據(jù)傳輸?shù)囊蕾嚂垢î›ä¼¦å…ŸîŒîƒâ‘¶å€šæž°î€•ㄆ谕îƒå‰‘ç‘¥äº©î‰‡èŸ èŸ®çª’îµæ–¯ã¶æ‚„è‹“\動分æžå¸¶ä¾†çš„實際益處。與之相å,僅在è¨(shè)備的主處ç†å™¨ä¸Šè™•ç†é€™äº›æ“作會明顯導(dÇŽo)致耗電é‡çš„å¢žåŠ ï¼Œå¹¶ä¸”æ¸›å°‘å…¶ä»–æ‡‰(yÄ«ng)用的執(zhÃ)行周期。åŒç†ï¼Œå°‡æ‰€æœ‰æ•¸(shù)據(jù)都儲å˜åœ¨è¨(shè)å‚™ä¸Šæœƒå¢žåŠ å˜å„²æˆæœ¬ã€‚
化圓為方
ç‚ºäº†è§£æ±ºé€™äº›å½¼æ¤æ²–çªçš„å•題,我們å¯ä»¥éµå¾ªå››å€‹åŽŸå‰‡ï¼š
1.拆分——將特å¾è™•ç†å¾žåˆ†é¡žå¼•擎的執(zhÃ)è¡Œä¸æ‹†åˆ†ã€‚
2.æ¸›å°‘â€”â€”æ™ºèƒ½é¸æ“‡æº–(zhÇ”n)確的活動è˜åˆ¥æ‰€éœ€çš„特å¾ï¼Œä¾†æ¸›å°‘å˜å„²å’Œè™•ç†çš„需求é‡ã€‚
3.ä½¿ç”¨â€”â€”ä½¿ç”¨çš„å‚³æ„Ÿå™¨é ˆèƒ½å¤ ä»¥è¼ƒä½Žè€—é›»é‡ç²å–數(shù)據(jù)ã€å¯¦æ–½å‚³æ„Ÿå™¨èžåˆï¼ˆå°‡å¤šå€‹å‚³æ„Ÿå™¨çš„æ•¸(shù)據(jù)çµ(jié)åˆåœ¨ä¸€èµ·ï¼‰ï¼Œå¹¶ä¸”èƒ½å¤ ç‚ºæŒçºŒ(xù)執(zhÃ)行進(jìn)行特å¾é (yù)處ç†ã€‚
4.ä¿ç•™â€”—ä¿ç•™èƒ½å¤ 確定用戶活動的系統(tÇ’ng)æ”¯æŒæ€§æ•¸(shù)據(jù)的模型。
通éŽå°‡ç‰¹å¾è™•ç†èˆ‡åˆ†é¡žå¼•擎的執(zhÃ)è¡Œæ‹†åˆ†ï¼Œèˆ‡åŠ é€Ÿåº¦å’Œé™€èžºå„€å‚³æ„Ÿå™¨é€£æŽ¥çš„è™•ç†å™¨å¯ä»¥å°å¾—多。這有效é¿å…了將實時數(shù)據(jù)塊連續(xù)傳輸?shù)ç¤é¼œ?qiáng)大的處ç†å™¨çš„需求。諸如用于將時間域信號變æ›ç‚ºé »çŽ‡åŸŸä¿¡è™Ÿçš„é«˜é€Ÿå‚…é‡Œè‘‰è®Šæ›çš„特å¾è™•ç†å°‡éœ€è¦ä½ŽåŠŸè€—èžæ ¸è™•ç†å™¨ï¼Œä»¥åŸ·(zhÃ)行浮點é‹ç®—。
æ¤å¤–,在ç¾(xià n)實世界ä¸ï¼Œå–®å€‹å‚³æ„Ÿå™¨å˜åœ¨ç‰©ç†é™åˆ¶ï¼Œå¹¶ä¸”其輸出隨時間發(fÄ)生å差,例如由于由焊接和溫度引起的å移和éžç·šæ€§ç¸®æ”¾ã€‚為了補(bÇ”)償這種ä¸è¦(guÄ«)則性,需è¦å‚³æ„Ÿå™¨èžåˆï¼Œä»¥åŠå¿«é€Ÿã€å…§(nèi)è¯(lián)å’Œè‡ªå‹•çš„æ ¡æº–(zhÇ”n)。
圖1:活動分類的功能æµç¨‹ï¼ˆä¾†æºBoschSensortec)
æ¤å¤–ï¼Œæ‰€é¸æ“‡çš„æ•¸(shù)據(jù)æ•ç²é€Ÿçއå¯ä»¥é¡¯è‘—影響所需的計算和傳輸é‡ã€‚通常來說,50Hz采樣率å°äºŽæ£å¸¸çš„äººé¡žæ´»å‹•å°±è¶³å¤ äº†ã€‚ä½†åœ¨å°å¿«é€Ÿç§»å‹•的活動或é‹å‹•進(jìn)è¡Œåˆ†æžæ™‚,需è¦200Hzçš„é‡‡æ¨£çŽ‡ã€‚åŒæ¨£åœ°ï¼Œç‚ºäº†å–得更快的響應(yÄ«ng)時間,å¯ä»¥å®‰è£2kHzå–®ç¨åŠ é€Ÿè¨ˆä¾†ç¢ºå®šç”¨æˆ¶ç›®çš„ã€‚
為了迎接這些挑戰(zhà n),低功耗或者應(yÄ«ng)用特定傳感器集線器å¯ä»¥é¡¯è‘—é™ä½Žåˆ†é¡žå¼•擎所需的CPU周期。比如BoschSensortecçš„BHI160å’ŒBNO055兩個產(chÇŽn)å“就是這種傳感器集線器。相關(guÄn)軟件å¯ç›´æŽ¥ä»¥ä¸åŒçš„傳感器數(shù)據(jù)速率直接生æˆèžåˆåŽçš„傳感器輸出。
å°å¾…處ç†ç‰¹å¾çš„åˆå§‹é¸æ“‡éš¨åŽæœƒæ¥µå¤§åœ°å½±éŸ¿è¨“(xùn)練模型的大å°ã€æ•¸(shù)據(jù)é‡ä»¥åŠè¨“(xùn)練和執(zhÃ)行內(nèi)è¯(lián)é (yù)æ¸¬æ‰€éœ€çš„è¨ˆç®—èƒ½åŠ›ã€‚å› æ¤ï¼Œå°ç‰¹å®šæ´»å‹•分類和å€(qÅ«)分所需的特å¾é€²(jìn)è¡Œé¸æ“‡æ˜¯ä¸€é …é—œ(guÄn)éµçš„æ±ºå®šï¼ŒåŒæ™‚也很å¯èƒ½æ˜¯é‡è¦çš„商æ¥(yè)優(yÅu)勢。
回顧我們上文æåˆ°çš„UCI機(jÄ«)器å¸(xué)ç¿’(xÃ)數(shù)據(jù)åº«ï¼Œå…¶æ“æœ‰561個特å¾çš„完整數(shù)據(jù)集,使用默èª(rèn)çš„LibSVMå…§(nèi)æ ¸è¨“(xùn)練的模型進(jìn)行活動分類的測試準(zhÇ”n)確度高é”(dá)91.84%。然而,完æˆåŸ¹è¨“(xùn)å’Œç‰¹å¾æŽ’ååŽï¼Œé¸æ“‡æœ€é‡è¦çš„19é …åŠŸèƒ½è¶³ä»¥é”(dá)到85.38%的活動分類測試準(zhÇ”n)確度。經(jÄ«ng)éŽå°æŽ’å進(jìn)行仔細(xì)檢查,我們發(fÄ)ç¾(xià n)最相關(guÄn)çš„ç‰¹å¾æ˜¯é »åŸŸè®Šæ›ä»¥åŠæ»‘動窗å£åŠ é€Ÿåº¦åŽŸå§‹æ•¸(shù)據(jù)的平å‡å€¼ã€æœ€å¤§å€¼å’Œæœ€å°å€¼ã€‚有趣的是,這些特å¾éƒ½ä¸èƒ½åƒ…僅通éŽé (yù)處ç†å¯¦ç¾(xià n),傳感器èžåˆå°äºŽç¢ºä¿æ•¸(shù)據(jù)çš„è¶³å¤ å¯é 性å分必è¦ï¼Œå¹¶å› æ¤å°åˆ†é¡žå°¤ç‚ºå¯¦ç”¨ã€‚
çµ(jié)è«–
總而言之,科技發(fÄ)展ç¾(xià n)在已經(jÄ«ng)é”(dá)到在便攜å¼è¨(shè)備上é‹è¡Œé«˜ç´šäººå·¥æ™ºèƒ½ä¾†åˆ†æžé‹å‹•傳感器的數(shù)據(jù)的程度。這些ç¾(xià n)代傳感器以低功耗é‹è¡Œï¼Œè€Œå‚³æ„Ÿå™¨èžåˆå’Œè»Ÿä»¶åˆ†å€(qÅ«)則明顯æé«˜äº†æ•´å€‹ç³»çµ±(tÇ’ng)的效率和å¯è¡Œæ€§ï¼ŒåŒæ™‚也大大簡化了應(yÄ«ng)用程åºé–‹ç™¼(fÄ)。
為了補(bÇ”)充傳感器的基礎(chÇ”)æž¶æ§‹(gòu),我們利用開æºåº«å’Œæœ€ä½³å¯¦è¸ä¾†å„ª(yÅu)åŒ–ç‰¹å¾æå–和分類。
為用戶æä¾›çœŸæ£çš„個性化體驗已æˆç‚ºç¾(xià n)實,通éŽäººå·¥æ™ºèƒ½ï¼Œç³»çµ±(tÇ’ng)å¯ä»¥åˆ©ç”¨ç”±æ™ºèƒ½æ‰‹æ©Ÿ(jÄ«)ã€å¯ç©¿æˆ´å’Œå…¶ä»–便攜è¨(shè)備的傳感器所收集的數(shù)據(jù),為人們æä¾›æ›´å¤šæ·±åº¦åŠŸèƒ½ã€‚æœªä¾†å¹¾å¹´ï¼Œä¸€ç³»åˆ—ç¾(xià n)在還難以想象的è¨(shè)備和解決方案將會得到更多發(fÄ)展。人工智能和傳感器為è¨(shè)計師和用戶打開了一個充滿了激動人心的機(jÄ«)會的新世界。
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