单片机芯片实现家居人工智能

无论是在仪器仪表、工业自动化还是通讯和网络领域等,单片机都得到了广泛的应用,可以说单片机的运用,几乎渗透到了工业生产的各个角落.从全国甚至是全世界的范围来看,智能家居已经是家具行业转型的一个必然趋势,智能家居上应用单片机也毫不示弱,在近年来赢得了突飞猛进的发展.本文从单片机技术在智能家居中的应用与发展开始讨论,介绍单片机的发展历史与应用领域,并说明单片机在家居行业的应用,并在下文给出了几个例子.

数值分析课程的教学探索与思考

数值分析是针对理工科大学生开设的一门专业课程,旨在教授学生如何运用数值计算方法解决实际数学问题。该文主要从数值分析课程的教学特点、教学设计以及提高学生能动性的具体措施展开讨论,以期为读者提供一些可行的教学建议和课程实施方案。具体而言,课程的教学特点主要从数值分析课程本身的教学知识特点和学生的学习特点展开讨论;课程的教学设计主要从课程整体性和学生理解能力两个方面进行深度分析;而提高学生能动性则通过课程科研训练和打造公平的课程评价体系来实现。这些方案相辅相成、缺一不可,共同构建了完整的数值分析课程教学体系。

遥感图像全色锐化的卷积神经网络方法研究进展

随着计算机科学、遥感科学和大数据科学等领域的迅速发展,基于卷积神经网络的方法在图像处理、计算机视觉等任务上发挥着越来越重要的作用。而在遥感图像全色锐化领域,卷积神经网络由于其优秀的融合效果,已得到研究学者的广泛关注并有大量的研究成果产生。尽管如此,依然有一些亟待解决的问题,例如缺乏全色锐化数据集的仿真细节描述、公平公开的训练—测试数据集、简单易懂的统一代码编写框架等。对此,本文主要从以下几方面回顾当前遥感图像全色锐化问题在卷积神经网络方面的一些进展,并针对前述问题发布相关数据集和代码编写框架。1)详细介绍7种典型的基于卷积神经网络的全色锐化方法,并在统一数据集上进行公平比较(包括与典型传统方法的比较);2)详细介绍训练—测试数据集的仿真细节,并发布相关卫星(如WorldView-3, QuickBird, GaoFen2,WorldView-2)的全色锐化训练—测试数据集;3)针对本文介绍的7种基于卷积神经网络的方法,发布基于Pytorch深度学习库的Python代码统一编写框架,便于后来初学者入门、开展研究以及公平比较;4)发布统一的全色锐化传统—深度学习方法MATLAB测试软件包,便于后来学者进行公平的实验测试对比;5)对本领域的未来研究方向进行讨论和展望。本文的相关数据集和代码详见课题主页:https://liangjiandeng.github.io/PanCollection.html。