STMicroelectronics LSM6DSOX: machine‑learning‑enabled inertiële sensor voor nauwkeurige, energie‑efficiënte activiteits‑tracking
STMicroelectronics heeft machine‑learning‑mogelijkheden ingebouwd in de LSM6DSOX iNEMO‑sensor, wat activiteits‑tracking‑nauwkeurigheid verhoogt terwijl batterijlevensduur in mobiele en draagbare apparaten behouden blijft.
Met een toegewijde machine‑learning‑kern, klassificeert de sensor bewegingsdata tegen bekende patronen, wat de hoofprocessor ontlast van deze workload. Deze offloading verlaagt stroomverbruik en versnelt bewegings‑gerichte toepassingen zoals fitness‑logging, wellness‑monitoring, persoonlijke navigatie en val‑detectie.
ams onthult cutting‑edge sensor‑tech die intelligente connectiviteit drijft op MWC 2019
Infineon introduceert TLE985x Embedded Power‑serie voor automotive motorbesturing
Ingebed
- Lijnvolgsensor met Raspberry Pi – Simpele KY-033 deur/lijndetector
- SmartThings-bewegingsensor met computer vision op Raspberry Pi 3
- Een DIY Infrarood Bewegingssensor Bouwen voor Raspberry Pi – Stapsgewijze Handleiding
- Raspberry Pi GPIO onder de knie: Een PIR-bewegingsensor interfacen op B+/Model 2
- Hoe de HC‑SR501 PIR-bewegingsensor aan te sluiten, kalibreren en programmeren met een Raspberry Pi
- Machine learning modellen voorspellen batterijgezondheid en levensduur nauwkeurig
- Apple & IBM Watson bundelen krachten voor enterprise mobile machine learning
- CNC G-code genereren met ArtCAM: Stap-voor-stap handleiding
- Productie Versnellen: Hoe Industriële Robots Cyclustijden In Machine Tending Verminderen
- Nauwkeurige Batterij Levensduur Voorspelling met AI – DOE Argonne Studie
- Betrouwbaarheid Verhogen En Downtime Verminderen: Machine Learning Transformeert Onderhoud