其测量原理是:传感器主要由传感部件和加热部件构成,传感部件是一种金属氧化物半导体材料。加热部件在特定的电压和电流条件下,将传感部件加热到一定的高温,一般在300℃-500℃。
患有慢性阻塞性肺病的老年人甚至可以购买智能背心,帮助他们更轻松地呼吸。开发人员还在研发一种智能吸入器,帮助老年人知道每次使用前需要摇晃多少下,并在药物用完时提醒他们,帮助提高药物依从性。
随着机器视觉和人工智能的逐渐发展,机器视觉与图像传感器芯片的结合成为“智能图像传感器”,顺应了技术发展的脉络。图像传感器为机器视觉这一最重要的应用提供输入信号。
随着智能建筑技术的出现,设施管理人员可以使用强大的工具来帮助他们获得有关空间占用的准确信息,而不是依赖于估计和近似值。占用传感器可以帮助收集有关空间使用的数据,并优化空间管理决策。
该论文作者之一、伦敦帝国理工学院电气和电子工程系Ayush Bhandari博士表示,地震仪、雷达和超声波系统等科学仪器,都会因饱和点问题,失去对震动、温度和其他超出某些物理极限信号的准确捕捉能力。
智能能源管理一直被认为是智能城市的关键优势之一。例如,业主可以使用5G供电的物联网在建筑物无人居住时节约能源。通过让监控设备联网,能源公司可以让企业和消费者的消费需求与风能和太阳能等可再生能源的输出之间很好地达到平衡。
他们的专长是超低功耗电路(Ultra Low Power Circuits)的研究,认为物联网的扩大只有一种方式,就是不用电池,改以超低功耗的电路设计,与超低功耗的无线网络。看起来物联网的问题不在「网」,而在「物」,也就是物的能源。
云计算是集中化的,这意味着无论终端设备(例如智能手机)位于何处,数据都需要通过网络(如4G蜂窝连接)从终端设备传输到云提供商的数据中心,然后再反向操作,到达终端设备。对于需要快速传输大量数据的应用程序,这可能既缓慢又昂贵。这就是边缘计算的用武之地。
2016年ETSI把MEC的概念从移动边缘计算(Mobile Edge Computing)扩展为多接入边缘计算(Multi-Access Edge Computing),将边缘计算从电信蜂窝网络进一步扩展至其他接入网络。
一种被称为“可听戴设备”的新子类可能会通过声控耳机颠覆可穿戴设备行业。随着越来越多的耳机制造商放弃耳机插孔,这些类型的设备预计将在未来变得司空见惯。另一个机会是便携式医疗设备,可以监测血压和心率,并在医疗紧急情况下联系急救人员。
如今,有了一种新的神经网络,它可以完全运行在廉价、低功耗的微处理器上,它可以完成我们需要的所有人工智能技巧,但永远不会将图片或声音发送到云端,它就是边缘AI。在接下来的一段时间里,如果我们足够幸运的话,我相信它可以给我们带来方便,而且不会损害我们的隐私。
根据欧洲电信标准协会(ETSI)的定义,多接入边缘计算是在靠近人、物或数据源头的网络边缘侧,通过融合了网络、计算、存储、应用等核心能力的开放平台,就近提供边缘智能服务,来满足行业数字化在敏捷联接、实时业务、数据优化、应用智能、安全与隐私保护等方面的关键需求。它可以作为联接物理和数字世界的桥梁,使能
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