近年来，TWS耳机市场快速发展，用户量井喷！随之而来的是，消费者对产品的功能要求也越来越高，普通的TWS耳机产品已经不足以满足消费者的需求，定制特殊化的产品，成为了厂商能否在TWS耳机市场占领先机的重要因素。永嘉微电科技专业定制触摸触控方案，也在这关键的时刻，为大家带来有意义的解决方案。 许硕 188 9858 2398（微） QQ:191 888 5898 E-mail：zes1688@163.com 深圳市永嘉微电科技有限公司新出几款TWS蓝牙耳机触摸触控方案： 1：入耳检测触摸方案，替代原有光感+触摸，只需一颗触摸IC就可解决入耳检测，性能稳定，为用户节约成本，提高产品效益。以下是【苹果AirPods耳机】的简介：当 AirPods 戴入耳中时，它们可以立即感知，随后接收来自设备的音频。AirPods 还会在从耳中取出一只耳机时暂停和恢复播放，当同时取出两只耳机时，它会停止播放而不会恢复。当打开“自动人耳检测”但没有佩戴 AirPods 时，音频会通过您设备的扬声器播放 2：入耳检测+单按键触摸开关，替代原有的传统按键功能，并新增了入耳检测功能。触摸多功能定制方案，体积超小，成本低廉，适合蓝牙耳机新方案设计！ 3: 入耳检测方案+单按键触控开关+侧面滑条触摸滑动功能 (调节音量大小等等……) VKD233DS概 述 VKD233DS是单按键触摸检测芯片, 封装体积超小，为DFN6 2*2mm体积，便于蓝牙耳机设计，此触摸检测芯片内建稳压电路, 提供稳定的电压给触摸感应电路使用, 工作电压 2.4V ~ 5.5V，稳定的触摸检测效果可以广泛的满足不同应用的需求,此触摸检测芯片是专为取代传统按键而设计, 触摸检测 PAD 的大小可依不同的灵敏度设计在合理的范围内, 低功耗与宽工作电压, 是此触摸芯片在 DC 或 AC 应用上的特性。输出响应时间大约为快速模式下 46mS @VDD=3V，提供更长输出时间约 16 秒(±35% @ VDD=3.0V) VKD233DR概 述VKD233DR VinTouchTM 是单按键触摸检测芯片, 封装体积超小，为DFN6 2*2mm体积，此触摸检测芯片内建稳压电路, 提供稳定的电压给触摸感应电路使用,稳定的触摸检测效果可以广泛的满足不同应用的需求,此触摸检测芯片是专为取代传统按键而设计, 触摸检测 PAD 的大小可依不同的灵敏度设计在合理的范围内, 低功耗与宽工作电压, 是此触摸芯片在 DC 或 AC 应用上的特性。输出响应时间大约为低功耗160ms@VDD=3V VKD233DB概述 VKD233DB TonTouc是单按键触摸检测芯片，封装为：SOT23-6，此触摸检测芯片内建稳压电路，提供稳定的电压给触摸感应电路使用，稳定的触摸检测效果可以广泛的满足不同应用的需求，此触摸检测芯片是专为取代传统按键而设计，触摸检测PAD的大小可依不同的灵敏度设计在合理的范围内，低功耗与宽工作电压，是此触摸芯片在DC或AC应用上的特性 入耳检测是随着TWS耳机而兴起的一个黑科技。这一功能目前已被很多高端TWS耳机所采用，它能给使用者带来非常人性化的使用体验，当你戴上耳机时，音乐继续播放；当你取下耳机时，音乐暂停播放。入耳检测带来的智能体验非常受消费者的欢迎。这一功能不只提供了便利性，还能有效的节省电量，为耳机增加使用时间。最新型号功能请联系我司专员了解！！
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上传时间： 2020-01-09
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《统计学习方法》李航第二版，机器学习，人工智能必备基础书籍 内容简介：统计学习方法即机器学习方法，是计算机及其应用领域的一门重要学科。本书分为监督学习和无监督学习两篇，全面系统地介绍了统计学习的主要方法。包括感知机、k近邻法、朴素贝叶斯法、决策树、逻辑斯谛回归与最大熵模型、支持向量机、提升方法、EM算法、隐马尔可夫模型和条件随机场，以及聚类方法、奇异值分解、主成分分析、潜在语义分析、概率潜在语义分析、马尔可夫链蒙特卡罗法、潜在狄利克雷分配和PageRank 算法等。本书是统计机器学习及相关课程的教学参考书，适用于高等院校文本数据挖掘、信息检索及自然语言处理等专业的大学生、研究生，也可供计算机应用等专业的研发人员参考。
上传时间： 2021-09-01
上传用户：wenxiuyu
神经网络在智能机器人导航系统中的应用研究1神经网络在环境感知中的应 用 对环境 的感 知 ，环境模型 妁表示 是非常重要 的。未 知 环境中的障碍物的几何形状是不确定的，常用的表示方浩是 槽格法。如果用册格法表示范围较大的工作环境，在满足 精度要求 的情况下，必定要占用大量的内存，并且采用栅 格法进行路径规划，其计算量是相当大的。Kohon~n自组织 神经瞬络为机器人对未知环境的蒜知提供了一条途径。 Kohone~冲经网络是一十自组织神经网络，其学习的结 果能体现出输入样本的分布情况，从而对输入样本实现数 据压缩 。基于 网络 的这些特 性，可采 用K0h0n曲 神经元 的 权向量来表示 自由空间，其方法是在 自由空间中随机地选 取坐标点xltl【可由传感器获得】作为网络输入，神经嘲络通 过对大量的输八样本的学习，其神经元就会体现出一定的 分布形 式 学习过程如下：开 始时网络的权值随机地赋值 ， 其后接下式进行学 习： ， 、 Jm(，)+叫f)f，)一珥ff)) ∈N，(f) (，) VfeN．(f1 其 中M(f1：神经元 1在t时刻对 应的权值 ；a(∽ 谓整系 数 ； (『l网络的输八矢量；Ⅳ()：学习的 I域。每个神经元能最 大限度 地表示一 定 的自由空间 。神经 元权 向量的最 小生成 树可以表示出自由空问的基本框架。网络学习的邻域 (，) 可 以动 态地 定义 成矩形 、多边 形 。神经 元数量 的选取取 决 于环境 的复杂度 ，如果神 经元 的数量 太少 ．它们就 不能 覆 盖整十空间，结果会导致节点穿过障碍物区域 如果节点 妁数量太大 ．节点就会表示更多的区域，也就得不到距障 碍物的最大距离。在这种情况下，节点是对整个 自由空间 的学 习，而不是 学习最 小框架空 间 。节 点的数 量可 以动态 地定义，在每个学习阶段的结柬．机器人会检查所有的路 径．如检铡刊路径上有障碍物 ，就意味着没有足够的节点 来 覆盖整 十 自由窑 间，需要增加 网络节点来 重新学 习 所 138一 以为了收敛于最小框架表示 ，应该采用较少的网络 节点升 始学习，逐步增加其数量。这种方法比较适台对拥挤的'E{= 境的学习，自由空间教小，就可用线段表示；若自由空问 较大，就需要由二维结构表示 。 采用Kohonen~冲经阿络表示环境是一个新的方法。由 于网络的并行结构，可在较短的时间内进行大量的计算。并 且不需要了解障碍物的过细信息．如形状、位置等 通过 学习可用树结构表示自由空问的基本框架，起、终点问路 径 可利用树的遍 历技术报容易地被找到 在机器人对环境的感知的过程中，可采用人】：神经嘲 络技术对 多传 感器的信息进 行融台 。由于单个传感器仅能 提 供部分不 完全 的环境信息 ，因此只有秉 甩 多种传感器 才 能提高机器凡的感知能力。 2 神经 网络在局部路径规射中的应 用 局部路径 规删足称动吝避碰 规划 ，足以全局规荆为指 导 利用在线得到的局部环境信息，在尽可能短的时问内
上传时间： 2022-02-12
上传用户：qingfengchizhu
嵌入式智能机器人平台研究摘 要：针对传统工业机器人采用的封闭式结构的局限性，在WindowsCE．NET系统基础上，通过剪裁定制 ，去 除冗余的功能，搭建嵌入式智能机器人平台．该智能机器人系统具有移动机器人需要的主要感知模块，并有丰富的 运动控制接口及驱动模块．同时 ，设计了多传感器数据融合 、轨迹规划、运动控制、无线网络通信 、图形人机界面等智 能机器人的测试软件和应用模块．该智能机器人平台具有模块化、易扩展、可移植、可定制、硬件体积小、功耗低、实 时性强、可靠性高等优点． 关键词：智能机器人平台；WindowsCE．NET；实时控制；自主机器人；双目视觉；语音识别引言(Introduction) 随着计算机技术 的快 速发展 ，机器 人技术也得 到了飞速发展．然而 ，现有机器人系统在硬件 和软件 开发方面虽然已经趋于成熟，但依然存在一些问题． 它们的硬件多是专用的，软件系统也多采用 Windows 2000或者 WindowsXP系统…．这些机器人系统 主要 存在以下一些缺点 ： (1)系统的实时性差．机器人控制系统是一个实 时性要求非常高的控制系统，作为一般桌面应用的 Windows和 Linux操作系统很难达到高实时性的要 求． ． (2)开放性 以及扩展性差．常见的机器人控制系 统存在的一个 问题就是 系统 的冗余大、开放性扩展 基金项 目：国家 自然科学基金 资助项 目(60475036) 收稿 日期 ：2005—05—16 性差，系统适用于特定的应用 ，不便于在硬件和软件 上进行扩展和剪裁． (3)软件的独立性差．软件结构及其逻辑结构依 赖于处理器硬件 ，难以在不同的系统 间移植． (4)缺少友好的人机交互界面． 2 系统概述(System description) 为促进当前智能机器人研究和应用，迫切需要 开发“具有开放式结构 的、模块化 、标准化 的嵌 入式 智能机器人平台”．这种智能机器人平台具
上传时间： 2022-02-12
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共建可信可管的互联网世界白皮书-华为物联网安全物联网（Internet of Things，简称 IoT）将海量的设备互联，使得网络更 加开放复杂，业务更加丰富多样。IoT 将带我们进入一个万物感知、万物互联、万物 智能的全新世界，然而同时，IoT 世界也面临巨大的安全挑战。 本文分析了 IoT 安全技术的发展现状， 提出了多重的端到端安全防御机制应作为应 对 IoT 安全威胁的有效保障，并进一步总结了 IoT 安全的实践供参考。目前 IoT 技术正在 飞速发展，新的安全问题和安全威胁依旧层出不穷，IoT 安全需要整个产业链的共建、共荣。 所以我们倡导 IoT 的安全需要政府、国际组织和行业来共同建设，在政策引导、法律颁 布、标准制定、技术创新和产业生态等方面加大投入，以促进 IoT 产业的健康发
上传时间： 2022-02-22
上传用户：fliang
随着现在高科技的进步，人们的生活水平有了很大的提高。对环境的婴求也越来越高，环境问题开始得到社会的重视。目前，环境监测发展的个重要方向是开发适合中国国情、价格低廉的远程监测系统，而环境监测系统中极为重要的一部分就是如何获得环境参数，只有获得环境参数才能进行后面的分析、决策工作，无线传感器网络能够通过各类集成化的微型传感器协作地实时监测、感知和采集各种环境或监测对象的信息，并传达给用户，具有可快速部署、无人值守，功耗低、成本低等优点，十分适合应用于环境监测系统本文基于 ZisBee协议设计了用于环境监测的无线传感器网络节点，该节点采用超低功耗的MSP430单片机和CC242024G射频芯片，并移植了完全符合 ZigBee2006标准的协议栈，在协议栈上运行自己的脸测程序，能够实时地采集周围环境的温度，湿度和大气压力，并自动校正，将测量的数据通过无线传感器网络传输给下一个节点。该节点体积小，功耗低，并且具有兼容性，能够和不同件平台混合组网，实现应用层的完全致，不但方便了程序开发，而且能使灵活组网，实现zgBe网络的最大优化本文主要对环境监测无线传感器网络的节点的软硬件设计进行了介绍，硬件方面重点介绍了数据采集模块，数据处理模块的接口设计，无线讯模块的板上天线设计、巴伦电路和高频电路设计要点。软件方面重点介绍了测量程序的设计，CC2420无线通讯程序的设计，板上移植的 Z-Stack结构，以及针对环境监测的应用所进行的开发。最后对节点进行了组网实验，将设计节点和CC2430节点故在一起组网，通过 Packet Stiller工具对通讯信息进行监控和解析。实验证明了混合组网的完全可行性，并且通讯良好，信号稳定关键词：无线传感器网络，ZigBee，，环境监测，MSP43，CC2420
上传时间： 2022-03-14
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