嵌入式培訓(xùn)班排行_機器人技術(shù)和機器學(xué)習(xí)正成為嵌入式系統(tǒng)的下一大趨勢

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嵌入式培訓(xùn)班排行_機器人技術(shù)和機器學(xué)習(xí)正成為嵌入式系統(tǒng)的下一大趨勢,   

機器人技術(shù)和機器學(xué)習(xí)正成為嵌入式系統(tǒng)硬件和軟件供應(yīng)商的下一個重大事件。

嵌入式系統(tǒng)可以通過網(wǎng)絡(luò)連接和物聯(lián)網(wǎng)（IoT）來傳遞信息、共享資源。無論是智能，低能耗，邊緣設(shè)備，中間網(wǎng)關(guān)還是計算節(jié)點，都需要基于可靠性和安全性的多核片上系統(tǒng)（SoC）架構(gòu)。

因此，嵌入式系統(tǒng)行業(yè)似乎將進入兩個關(guān)鍵領(lǐng)域：智能和自治。

  

一些感興趣的領(lǐng)域是機器學(xué)習(xí)和所謂的“物聯(lián)網(wǎng)機器人”。在機器學(xué)習(xí)領(lǐng)域，一種稱為神經(jīng)形態(tài)處理器或腦啟發(fā)計算的新型計算架構(gòu)將成為主流。

目前基于馮·諾依曼的結(jié)構(gòu)缺乏神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)處理的功能和性能，但新的處理技術(shù)，如SpiNNaker和BrainScaleS，將模仿大腦的生物結(jié)構(gòu)和行為，能夠?qū)崟r模擬10億個神經(jīng)元。

但是，有效開發(fā)將需要新的語言和編譯器等嵌入式開發(fā)工具。這些系統(tǒng)將通過霧和邊緣節(jié)點上的高度調(diào)整算法進行補充，這將極大地改善語音和圖像識別，并為實時機器人應(yīng)用提供低延遲。

傳感器技術(shù)和圖像處理將繼續(xù)發(fā)展。機器視覺和圖像處理由生物識別掃描，雷達，激光雷達和各種傳感器的輸入提供，結(jié)合機器學(xué)習(xí)，將推動機器人的進步。

機器人將無處不在，自主運輸和無人機將為全球經(jīng)濟帶來巨大的經(jīng)濟影響，為全球經(jīng)濟帶來數(shù)萬億美元的產(chǎn)業(yè)和社會。

最終，當(dāng)今系統(tǒng)向高度智能化和自主化系統(tǒng)的演變將對全球經(jīng)濟產(chǎn)生巨大的積極影響，更重要的是對我們生活的健康，安全和質(zhì)量產(chǎn)生巨大的積極影響。