智慧医疗通过整合大数据、人工智能、物联网等先进技术，旨在提高医疗服务的效率与质量，改善患者体验，实现个性化的健康管理。智慧医疗是指通过现代信息技术和数字化手段，优化医疗服务过程，提升医疗资源的利用效率，进而实现医疗服务的智能化和个性化。它不仅包括医疗设备的智能化升级，还涉及医疗数据的采集、分析与利用，以实现对疾病的早期预防、精准诊断与个性化治疗。：智慧医疗依赖于大量健康数据的采集与分析，通过数据挖

循环缓冲区（Circular Buffer），又称为环形缓冲区（Ring Buffer）或循环队列（Circular Queue），是一种有效的数据结构，用于管理固定大小的数据存储空间。它通过将缓冲区的末尾连接到起始位置形成一个闭合的环，来实现数据的循环存取。这种结构允许在有限的内存空间内高效地处理数据流动，而不需要频繁的内存分配或复制操作。

FIFO机制在单片机系统中具有重要意义，无论是硬件实现还是软件实现，都能够有效地管理数据流，保证系统的高效运行。在实际应用中，根据具体的需求选择合适的FIFO实现方式，可以显著提升系统的性能和可靠性。通过理解和应用FIFO机制，设计者可以更好地应对数据传输和处理中的各种挑战。本项专栏致力于单片机开发常见知识，期待您的后续关注！

透明性AI指的是AI系统的操作过程、决策机制、数据流动和模型行为是可理解和可追踪的。换句话说，透明性AI使得人们可以清楚地看到AI系统是如何做出决策的，这一过程包括输入数据的处理方式、模型的内部计算过程、以及最终决策的产生机制。解释性AI是指AI系统不仅能够给出决策结果，还能够提供关于该决策如何产生的解释。解释性AI的目标是帮助用户理解AI的行为，尤其是当AI的决策与预期不符时，提供合理的解释来消

流水线（Pipeline）是一种提升系统效率和性能的方法，通过将任务分解成多个阶段（也称为“阶段”或“段”），使得各个阶段能够并行工作。这种技术广泛应用于计算机处理器、工业生产、软件开发、数据处理等领域，以最大限度地提高吞吐量和减少延迟。

边缘智能是指将计算、存储和智能化处理能力从中心化的数据中心或云端迁移到网络边缘设备的过程。这种技术能够让边缘设备在本地处理数据、运行人工智能模型、进行决策和执行任务，而不必将所有数据传输到远程的服务器进行分析。传统的云计算模式依赖中心化的云数据中心来处理和分析大量数据，这种方式虽然功能强大，但随着物联网设备数量的爆炸性增长，数据传输的压力、网络延迟和安全性问题日益凸显。边缘智能的出现则有效缓解了这

随着科技的飞速发展，增强现实（AR）与虚拟现实（VR）技术在各个领域展现出巨大的潜力和应用前景。这两种技术虽然在体验和实现方式上有所不同，但都为用户提供了全新的感知体验。本文将详细解析AR和VR的概念、区别、技术实现、应用领域及未来发展趋势。

在调试和编程 STM32 微控制器时，使用 JTAG（Joint Test Action Group）模式和 SWD（Serial Wire Debug）模式是两种常见的方法。它们在接口需求、调试能力、引脚数量、通信速度等方面各有特点。我们一般采用的的下载器如ST-LINK，两种模式均可使用，下文将详细介绍这两种模式的主要内容和区别。

云计算（Cloud Computing）是一种通过互联网提供计算资源的模式，包括存储、计算能力、数据库、网络等。用户可以按需获取这些资源，而无需管理底层基础设施。

空间计算是指通过计算设备（如智能眼镜、AR/VR头戴设备、智能手机等）对现实世界的空间信息进行感知、处理和交互的技术。它通过集成传感器、人工智能、物联网和云计算等技术，将虚拟信息与真实空间融合，为用户创造沉浸式体验。与传统的二维屏幕交互不同，空间计算打破了屏幕的局限，使用户能够在三维空间中与数字信息互动。它不仅能帮助用户“看到”数字世界，还能使他们“进入”数字世界，提供一个更加沉浸和交互的环境。