本文介绍了人工智能（AI）的工作原理及其关键技术领域。AI系统通过智能算法和迭代处理技术从数据中学习模式和特征，深度学习作为其核心，通过训练神经网络模拟人脑学习过程，广泛应用于计算机视觉和自然语言处理等领域。文章还概述了AI的五大关键技术领域：机器学习、深度学习、自然语言处理、计算机视觉和强化学习，每个领域都有其独特的算法和应用场景，如自动驾驶、语音识别和图像处理等。这些技术的发展正不断推动AI在

本文介绍了自动驾驶技术如何通过传感器感知周围环境，包括激光雷达、摄像头、毫米波雷达和超声波传感器的工作原理及其优缺点。此外，文章还探讨了专家对自动驾驶未来发展的展望，认为人工智能和大模型的发展将推动自动驾驶技术的进步，预计未来5到10年内将实现完全无人驾驶。专家还指出，自动驾驶将重塑交通出行，降低事故率，并催生新的商业模式和就业机会。中国在自动驾驶领域处于领先地位，未来需在算力技术和软件操作系统等

摘要：本文介绍了基于DAC的波形发生器实现方法，通过配置TIM6定时器和DAC模块，成功输出方波、正弦波、三角波和噪声信号。重点演示了三角波和噪声信号的生成过程，包括CubeMX配置、代码实现及波形调整技巧。通过修改TIM6的ARR值和Amp位宽，可灵活调节输出波形的频率和幅度。实验结果表明，该系统能稳定生成多种波形，为信号处理应用提供了实用参考。

摘要：作者首次体验STM32H745I-DISCO开发板，该板配备USBOTGFS、以太网、eMMC存储等丰富接口，适用于工业控制、音视频处理等高性能应用。上电后，交互式演示界面展示了双核实时频率、性能评分及信号发生器功能，通过动态可视化设计直观呈现处理器性能。触控灵敏、界面流畅，信号发生器模块尤其惊艳，能实时显示波形变化。开箱即用的深度体验让技术参数变得生动，激发开发者创作灵感。该开发板以精妙交

以传统小模型为代表的专用智能应用逐步成熟，以大模型为代表的通用智能应用处于初步探索阶段，行业应用场景不断丰富创新，深刻变革制造过程、研发模式，催生新产品新形态，是我国工业由大到强、实现弯道超车的重要方向和重大机会。工业场景具有多样性、复杂性等特点，精度要求高，容错率低，各细分行业要求差异化较大，需要提高人工智能技术的专业性、可靠性，针对不同行业、企业推出更适用普惠的产品和解决方案。例如，在智能家居

这种强大的泛化能力为GraspVLA在未来的发展奠定了坚实基础。首先，在泛化能力方面，GraspVLA凭借其强大的仿真数据预训练机制，能够在未见过的真实环境中快速适应并准确执行任务。其次，在抓取精度上，GraspVLA通过高分辨率的传感器融合技术，实现了亚毫米级别的精准控制，远超其他同类产品。通过深度学习和强化学习的结合，GraspVLA能够模拟复杂的抓取动作，并在各种环境中展现出卓越的表现。为增

本文介绍了STM32F413 MCU的安全启动与固件升级(SBSFU)实现过程。作者首先体验了开发板的语音识别Demo，随后转向SBSFU安全框架研究。通过STM32CubeMX工具创建了单镜像工程，编译后使用ST-Link下载SBSFU固件，但发现串口通信未正常工作。经查原理图发现开发板仅引出USART7接口，修改代码后仍遇到初始化问题。文章展示了SBSFU在STM32F413上的硬件安全特性实

茂睿芯MK9019与德州仪器LM5164同步降压转换器对比测试表明，两款COT架构芯片在效率(均达90%+)、最大输出电流(1.2-1.3A)及纹波表现上基本一致，可实现外围电路兼容。关键差异在于动态响应性能：在0.1-0.9A/200Hz负载跳变测试中，MK9019的响应速度明显逊于LM5164。结论指出，MK9019适用于静态负载场景的pin2pin替代，但在动态负载应用中需优化电路设计或仍选

该情景与上世纪末PC算力较低的情况颇有几分相似，而在那段PC内存按MB计算的岁月里，优秀的C语言程序员们找到了该问题的解决方法：平方根倒数速算法（Fast Inverse Square Root），据说该算法最早由GaryTarolli在SGI Indigo开发中使用，对起源感兴趣的朋友可自行探究。牛顿法的核心思想是迭代，对于我们正在讨论的问题，属于已知x求y的类型，即。接下来的8位数字，为指数部

本文介绍了自动驾驶技术如何通过传感器感知周围环境，包括激光雷达、摄像头、毫米波雷达和超声波传感器的工作原理及其优缺点。此外，文章还探讨了专家对自动驾驶未来发展的展望，认为人工智能和大模型的发展将推动自动驾驶技术的进步，预计未来5到10年内将实现完全无人驾驶。专家还指出，自动驾驶将重塑交通出行，降低事故率，并催生新的商业模式和就业机会。中国在自动驾驶领域处于领先地位，未来需在算力技术和软件操作系统等