本篇文章旨在介绍如何使用Python深度学习算法来分析客户流失的预测。在商业世界中，客户流失是一个常见的问题，因此预测哪些客户可能会流失，对业务发展具有重大意义。

本文介绍了基于STM Stellar SR6P6 MCU和IIS3DWB振动传感器的马达震动检测系统。该系统通过SPI接口采集振动数据，利用SR6P6内置的千兆以太网功能将XYZ三轴数据上传至上位机或云端分析。实验结果表明：在电机启停状态下，Z轴数据变化明显，验证了系统有效性。该方案不仅适用于当前马达检测，更为车载AI应用提供了高效的数据采集处理接口，展现了STM处理器在汽车电子领域的扩展潜力。

ArduinoUnoQ是一款融合AI与边缘计算的全新开发板，由Arduino与Qualcomm联合推出。其双核心架构（高通QRB2210 MPU + STM32U585 MCU）支持Linux与实时控制，具备2-4GB内存、Wi-Fi/蓝牙及丰富接口。通过Arduino AppLab统一开发环境，开发者可便捷构建AI应用（如视觉识别、语音处理等），适用于教育、创客及工业场景。UnoQ保留Ardui

本文介绍了如何通过MCP协议实现边缘设备Synaptics Astra SL1640的边缘推理能力。MCP协议解决了AI模型与外部工具对接的标准化问题，支持细粒度权限控制，提升安全性和开发效率。具体实现步骤包括：1）建立开发环境并烧录定制化系统镜像；2）创建项目并定义异步推理函数与MCP工具；3）扩展摄像头拍照功能；4）运行测试。文章还解答了边缘计算优势、MCP协议特点等常见问题，为开发者提供了完

本文介绍了如何通过MCP协议实现边缘设备Synaptics Astra SL1640的边缘推理能力。MCP协议解决了AI模型与外部工具对接的标准化问题，支持细粒度权限控制，提升安全性和开发效率。具体实现步骤包括：1）建立开发环境并烧录定制化系统镜像；2）创建项目并定义异步推理函数与MCP工具；3）扩展摄像头拍照功能；4）运行测试。文章还解答了边缘计算优势、MCP协议特点等常见问题，为开发者提供了完

在语音合成领域中，Text-to-Speech（TTS）技术近年来获得了飞速的发展。 随着语音助手、智能设备与无障碍技术的兴起，TTS 在人机互动中的应用日益重要。 Piper TTS 是一个高效、轻量且开源的 TTS 解决方案，由 rhasspy 开发者社群维护，专为离线运行设计，特别适用于树莓派与其他边缘设备。

自举式电源是高压栅极驱动IC中常用的高端供电方案，具有结构简单、成本低的优点，但存在占空比受限和负电压源极应用受限的缺点。

TWS耳机的主动降噪功能早已深入人心，当用户在飞机等噪音较大且恒定的环境中使用此功能，可有效减少噪声获得轻松的听音乐体验，还能避免过大音量对耳朵的伤害。语音活动检测到通话时，可启动语音增强功能，智能“语音增强”功能可以过滤掉通话过程中的噪音，并放大说话者的声音。头部追踪技术让空间音频体验成为可能，用户打开空间音频里的头部追踪功能，点开一首歌，得益于耳机中陀螺仪对头部位置的抓取，当用户往左边转动头部

之前写了一篇“Python深度学习2：Python基础语法介绍”介绍基本语法，看完大概了解一些程式码，而接下来本篇为大家介绍一下深度学习。

联咏 NT98692 是一款新世代整合度极高的 SoC，具有高影像品质、低位元率、低功耗，针对 8Kp30 边缘运算 IP 摄影机与后端监控系统 XVR 应用。此 SoC 整合了 ARM Quad Cortex A73 CPU 核心、新一代 ISP 和 AI ISP、H.265/H.264 视讯压缩编解码器、DSP、高效能硬体 DLA 模组、图形引擎、三显示控制器、以太网路 GMAC、PCIe-G