简介:摘要:本文深入探讨了深度学习在实时人机交互场景中的应用及其关键技术。深度学习,通过模拟人类大脑的信息处理过程,有效地实现了对复杂数据的学习和理解,尤其在目标检测和场景理解方面展现出显著优势。文中详细介绍了神经网络架构设计、卷积神经网络(CNN)、循环神经网络(RNN)等深度学习模型在人机交互中的应用,强调了数据集构建的重要性、基于YOLOv3的检测网络设计的创新性,以及模型训练和优化的关键策略。此外,本文还探讨了模型的优化和轻量化方法,如模型剪枝、量化技术和硬件加速,以提升模型的实时性和效率。综上所述,深度学习技术不仅促进了人机交互系统性能的提升,而且推动了计算机视觉和自然语言处理等领域的发展,为未来更智能化的交互系统奠定了基础。
简介:摘要:随着工业4.0的发展,工业物联网已经成为一个新的热点话题,它将工业设备、PLC、智能传感器、网络技术与信息化结合在一起,实现工业生产设备的数据采集和分析,为企业提供实时监控、数据分析、远程控制、故障预警等功能。设备数据的采集、传输、监测对一个工厂发展的重要性是不言而喻的,而采集工业设备数据最常用的就是网关。目前很多工业设备中的数据采集网关都需要加装拓展模块,这就使得设备安装较为麻烦,并且也会增加设备成本。因此,我司设计出一种具有数据采集和数据交互功能的网关,其集成了数据采集和数据交互功能,从而无需再加装拓展模块。本文将介绍此新型网关的概念及其功能,并依据实例分析探究其技术方案和先进的技术处理机制。