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World File Search System高精度
优化的脉冲神经元可以通过两个脉冲的时间编码对图像进行高精度分类
目前，人们正在研究使用脉冲神经网络 (SNN) 来解决现代 AI 在边缘设备中得到更广泛应用的一个主要障碍：由深度学习产生的大型先进人工神经网络 (ANN) 的能耗。这尤其适用于常用于图像分类的卷积神经网络 (CNN)，但也适用于其他应用领域。这些 ANN 必须很大才能实现最佳性能，因为它们需要具有足够多的参数才能从它们所训练的庞大数据集（例如 ImageNet2012 数据集的 120 万张图像）中吸收足够的信息。使用这些大型 ANN 的标准硬件实现进行推理本质上非常耗电 1 。脉冲神经元一直是人工智能计算硬件开发的重点，其能量预算大幅降低，部分原因是大脑的巨型 SNN（由大约 1000 亿个神经元组成）仅消耗 20 W（参考文献 2）。脉冲神经元输出一串称为脉冲的典型脉冲。因此，它们的输出与 ANN 神经元输出的连续数非常不同。大多数考虑在神经形态硬件中实现的脉冲神经元模型都受到大脑中脉冲神经元的简单模型的启发。然而，这些简单的神经元模型并没有捕捉到生物神经元通过不同的时间脉冲模式（而不仅仅是通过它们的发放率）编码不同输入的能力（参见图 1 中的示例）。虽然大型 ANN 经过越来越复杂的深度学习算法在巨型数据集上训练，在多个智能类别中接近甚至超过人类的表现，但当前一代基于脉冲的神经形态硬件的性能却落后了。人们希望在循环脉冲神经网络的情况下可以弥补这一差距，因为可以直接训练这些神经网络来实现循环 ANN 的大部分性能 3 。但是，对于前馈网络来说，生成具有与 ANN 类似的性能且脉冲较少的 SNN 的问题仍然存在。实现真正良好图像分类的前馈 CNN
高精度QT分析
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科学家开发用于高精度识别手势的人工情报系统
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高精度的仿真与非线性优化...
摘要：设计并制作了一种采用方形膜片、充油封装隔离的0～120 MPa压力传感器，该装置在无电路补偿的情况下非线性度优于0.4%，精度为0.43%。利用ANSYS软件对该传感器模型进行仿真，基于该模型仿真计算了压敏电阻位置变化时输出电压及非线性度的变化。仿真结果表明，随着纵向电阻（RL ）相对于横向电阻（RT ）的应力增大，压力传感器的非线性误差先减小到0左右后又增大。对此现象进行了理论计算和数学拟合。基于此提出了一种在保证最大灵敏度的情况下优化高压传感器非线性度的方法。在仿真中，优化模型的输出较原模型有明显的改善，非线性误差由0.106%显著降低至0.0000713%。
基于STM32微控制器的高精度激光测距
在电子工程的工业和研究领域，距离信息被视为关键测量之一 [1]。为了获得准确可靠的距离数据，具有测距能力的设备现在广泛应用于军事和工业领域，包括红外 (IR) 和超声波测距仪。然而，使用这些传统的测距系统会出现许多准确性问题，因为它们对周围环境非常敏感，特别是当暴露于非结构化和不可预测的物理环境（灰尘、温度、烟雾）或结构混乱的环境（瓦砾、碎片等）时 [2]。因此，提出了一种更可靠的测距方法。激光二极管发射高度定向的光束，具有体积小、亮度高、颜色纯、能量密度高和效率高的优点 [3][4]。最重要的是，激光测距系统不易受到环境影响，因为可以通过测量反射和散射回波信号的时间间隔、频率变化和光束方向来获得目标的距离和方向。使用激光测距方法的测量误差仅为其他光学测距仪的五分之一到百分之一 [5]。相位激光测距法因其高精度而受到广泛欢迎，然而其应用问题也不容忽视，观测到在频率漂移、噪声、大气折射等影响下，可能由于相位折叠或相位模糊而出现接近零步进误差[6]。Barreto 等人采用了三角测量激光测距法，但其灵敏度要求严格且功耗高[7]。本文研制了一种微型、便携、低功耗的激光测距系统，具有两种测量模式：高精度模式和长距离模式。本文研制了一种微型便携式激光测距系统，具有两种测量模式：高精度模式和长距离模式。该系统基于 VL53L0X 飞行时间激光测距传感器和 STM32F407 微控制器 [8]。
基于多传感器融合的高精度定位安全性...
• 百度阿波罗，[ICRA’18] [ITS’16] [IV’16] [Sensors’15] [IROS’13] [IJRR’11] 等。• 利用不同传感器的优势和弥补其弱点
基于多传感器融合的高精度定位安全性...
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