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IC技术讲座是本刊2005年推出的全新技术类栏目。为了让工程师在设计开发中完善和拓展基础理论与系统知识,丰富应用经验,《世界电子元器件》和中电网联合清华大学等知名院校共同创办了这个栏目,特约知名学者、教授以及著名半导体公司的应用工程师撰写,以系列讲座的方式对热点 IC技术进行全面而系统的介绍,涵盖最新技术要点。最先开设的讲座将围绕三大课题:DSP、FPGA和嵌入式系统,每个课题都将连载6期。 相似文献
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随着普适计算技术的发展,智能家居逐渐普及。智能家居在实际部署过程中往往需要集成很多不同的设备和应用服务,开展设备间的联调和系统集成测试工作通常比较困难。为了解决这个问题,本文描述了一个基于OSGI框架,适用于智能家居环境使用的系统测试平台SHSim。SHSim基于可配置化的动态机制,可以方便地增加新设备而不需要修改任何代码,实现了透明模拟功能——模拟设备不用修改(或者很少改动)即可迁移到真实设备,大大提高了测试平台的可用性。通过在智能家居项目的实际应用,验证了该系统测试平台可以有效地控制开发流程,减少整个项目测试成本,提高了开发效率。 相似文献
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在嵌入式设备上实现IPv6网络的接入 总被引:1,自引:0,他引:1
阐述如何在基于ARM的嵌入式设备上移植支持IPv6协议栈的Linux操作系统;重新编译Linux的网络相关工具程序,使之能在移植的操作系统上运行;通过隧道方式,将嵌入式设备接入IPv6网络。 相似文献
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三维模型特征识别中的分割与编码算法 总被引:1,自引:0,他引:1
三维模型特征识别是CIMS中的关键技术之一,用神经网络法解决三维模型的特征识别问题,具有鲁棒性,多重解释,根据例子学习、识别速度较快等许多优势势,基于凹凸变化产生特征的思想,根据底面、凹点、凹边等线索,对三维模型模型进行了合理的分割,找出三维模型特征可能存在的区域,并对该特征区域进行编码,将三维模型的拓扑信息,几休信息转化为神经网络能够处理的矢量数据,最后,再利用人工神经网络的学习与识别能力识别出模型的特征。 相似文献
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嵌入式系统简介 自从1945年人类历史上第一台现代意义的电子计算机ENIAC诞生以来,计算机技术已经发生了翻天覆地的变化,随着技术进步的不断加速,我们有理由相信计算机还将继续快速发展并进一步改变我们的生活,让计算变得“无所不能”、“无处不在”。其中“无所不能”将是人工智能技术和超级计算机的结合,而“无所不在”则是嵌入式技术应用的广阔天地,现在普通消费者已经可以从市场中买到数码相机、移动电话、 相似文献
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主要介绍在基于XScale处理器(PXA255)的嵌入式开发平台上搭建视频通信原型系统的具体方法。整个系统共分为采集、显示、编码、解码、发送、接收6个功能模块,着重介绍视频编解码部分在嵌入式系统上的优化方法。实验结果表明,在基于XScale(PXA255)处理器的嵌入式系统平台上,该视频通信原型系统可以基本满足实时视频通信的要求,并具有良好的可扩展性。 相似文献
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构造型神经网络双交叉覆盖增量学习算法 总被引:12,自引:1,他引:12
研究了基于覆盖的构造型神经网络(cover based constructive neural networks,简称CBCNN)中的双交叉覆盖增量学习算法(BiCovering algorithm,简称BiCA).根据CBCNN的基本思想,该算法进一步通过构造多个正反覆盖簇,使得网络在首次构造完成后还可以不断地修改与优化神经网络的参数与结构,增加或删除网络中的节点,进行增量学习.通过分析认为,BiCA学习算法不但保留了CBCNN网络的优点与特点,而且实现了增量学习并提高了CBCNN网络的泛化能力.仿真实验结果显示,该增量学习算法在神经网络初始分类能力较差的情况下具有快速学习能力,并且对样本的学习顺序不敏感. 相似文献
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