在数字化时代，海量数据的产生已经成为常态，从智能手机到物联网设备，数据源已经无处不在。传统的云计算模式虽然强大，但也存在着延迟、带宽和数据隐私等问题。边缘智能利用分布式计算，将AI算法和数据处理推向数据源附近的边缘设备，以实现低延迟、高效率和实时决策，这便是其兴起之由来。

　　//11月5日-6日，由国际星闪无线短距通信联盟（以下简称联盟）主办、上海海思协办的“2024星闪合作峰会”在深圳成功举办。利尔达作为上海海思技术有限公司的战略合作伙伴受邀出席。本次峰会以“以创新启未来”为主题，邀请到政府主管部门领导，并吸引了行业标准组织、短距产业领袖、运营商、上下游企业CXO、行业技术专家等300多名重要嘉宾参会，以求共谋星闪合作，共赢星

　　11月14日，素有“中国科技第一展”美誉之称的高交会在深圳盛大举行，悦迎海内外参观者临展看展。凌科电气，携全系列工业级连接器与电缆组件产品，以及年度系列新品隆重参展，以期与更多全球参观者共聚展会，共线高交会凌科电气，比邻展馆，坐拥地势便利，特带来了LP、BD、YM、DH等数十个系列超全面的工业级连接器及电缆组件产品。今年凌科新品迭出不穷

　　随着人工智能技术的飞速发展，机器翻译（Machine Translation，MT）作为自然语言处理（Natural Language Processing，NLP）的一个重要分支，其研究和应用受到了广泛关注。 RNN的基本原理 RNN是一种适合于处理序列数据的神经网络，它能够捕捉序列中的时序依赖关系。RNN的核心在于其循环结构，允许网络在处理当前输入时考虑之前的所有输入。这种结构使得RNN能够处理任意长度的序列，使其在机器翻译等任务中表现出色。 RNN在机器翻译中的应用 1. 编码器-解码器架

　　来源：睿励科学仪器 占地4000平方米，张江科学城又一生产中心落成投运，新生产中心的落成标志着睿励在半导体量检测领域迈入全新阶段。 近日，睿励科学仪器（上海）有限公司新生产中心启动仪式，公司最新光学量测设备TFX-R3和光学缺陷检测设备BriteSD300两款新产品在启动仪式现场重磅发布。 中微半导体设备（上海）股份有限公司、睿励科学仪器（上海）有限公司董事长尹志尧，深圳方正微电子有限公司董事长陆波，上海浦东科创集团有限公司董事

　　助听器是一种帮助听力障碍者增强听觉的电子设备，传统上助听器主要采用模拟放大技术，对声音的还原度较高，但难以消除外部噪音。为了解决这一难题，数字助听器应运而生，利用DSP芯片对声音进行数字化处理，可以实现更精确的声音调节和更有效的噪音抑制，从而提高了听力受损者的听觉体验。

　　RNN的损失函数 RNN（循环神经网络）在处理序列数据的过程中，损失函数（Loss Function）扮演着重要的角色，它可以测量模型在训练中的表现，并推动模型朝着正确的方向学习。RNN中常见的损失函数有以下几种： 交叉熵损失函数 ：交叉熵（Cross Entropy）是一种评估两个概率分布之间差异的度量方法，即通过比较模型预测的概率分布和真实概率分布之间的差异，来评估模型训练的性能。在RNN中，交叉熵损失函数通常用于模型处理分类问题时。例如，在自然语

　　您有没有想过，智能门铃如何检测到有人走到您家门口，又如何通过摄像头识别重要动作？答案就是图像传感器。这些微型传感器内置在智能门铃中，始终以全状态（全分辨率、30fps）运行，其中记录的图像可以清楚地显示是什么人或什么物体正在接近您家门口。考虑到此类设备需要24小时不间断运行，您或许想知道，由主流电池来供电的版本或其他版本能够可靠地工作多长时间。

　　随着大数据时代的到来，星空体育实时数据分析变得越来越重要。在众多的机器学习模型中，递归神经网络（Recurrent Neural Networks，简称RNN）因其在处理序列数据方面的优势，被广泛应用于实时数据分析中。 1. RNN的工作原理 RNN是一种特殊的神经网络，它能够处理序列数据，并且具有记忆功能。RNN的核心思想是将前一个时间步的输出作为下一个时间步的输入，从而实现对序列数据的动态处理。这种结构使得RNN能够捕捉时间序列数据中的时序依赖关系，对于实时数据

　　循环神经网络（Recurrent Neural Network, RNN）是一种适合于处理序列数据的深度学习模型。由于其独特的循环结构，RNN能够处理时间序列数据，捕捉时间序列中的动态特征，因此在多个领域得到了广泛的应用。 RNN的应用领域 自然语言处理（NLP） 机器翻译 ：RNN能够理解源语言的上下文信息，生成目标语言的翻译。 文本生成 ：利用RNN生成连贯的文本，如新闻文章、故事等。 情感分析 ：分析文本中的情感倾向，用于客户反馈分析等。 语音识别 RNN能够处理音频

　　中国航展11月12日-17日，第十五届中国国际航空航天博览会（简称“中国航展”）在珠海国际航展中心举办。中科亿海微电子科技（苏州）有限公司（简称“中科亿海微”）应南方工业资产管理有限责任公司（简称“南方资产”）之邀，联合亮相航展投资生态展区。FPGA凭借安全性、高可靠性、灵活性在航空航天领域发挥着重要作用。中科亿海微深耕国产FPGA领域多年，坚持正向设计技术

　　RNN（循环神经网络）与LSTM（长短期记忆网络）模型在深度学习领域都具有处理序列数据的能力，但它们在结构、功能和应用上存在显著的差异。以下是对RNN与LSTM模型的比较分析： 一、基本原理与结构 RNN 基本原理 ：RNN通过引入循环连接，使网络能够捕捉序列数据中的时间依赖性。每个时间步的输入都会通过一个循环结构传递到下一个时间步，使得网络能够保持对之前信息的记忆。 结构 ：RNN的核心是一个递归神经网络单元，它接收当前输入和前一时间

　　在处理长序列数据时，RNN（循环神经网络）模型可能会面临梯度消失的问题，这是由于反向传播过程中，由于连续的乘法操作，梯度会指数级地衰减，导致较早的时间步的输入对较后时间步的梯度几乎没有影响，难以进行有效的训练。为了解决这个问题，可以采取以下几种方法： 梯度裁剪（Gradient Clipping） 梯度裁剪是限制梯度大小的技术，通过设置梯度的阈值，将梯度限制在这个范围内，以防止梯度爆炸。同时，它也有助于在一定程度上缓解梯度消失问

　　近日，华为云行业大模型创新发展峰会·云南站成功举办。大会由云南省工业和信息化厅指导，华为云计算技术有限公司主办，盘龙区人民政府协办。

　　随着深度学习技术的飞速发展，图像描述生成（Image Captioning）作为计算机视觉和自然语言处理的交叉领域，受到了越来越多的关注。图像描述生成任务旨在自动生成准确、自然和详细的文本描述来描述输入图像的内容。 RNN的基本原理 RNN是一种用于处理序列数据的神经网络，它通过循环结构来处理序列中的每个元素，并保持前一个元素的信息。RNN的主要特点是它能够处理任意长度的序列，并且能够捕捉序列中的时间依赖关系。RNN的基本单元是循环单元（

　　近日，以“数智领促发展 携手共赢未来”为主题的数字经济与数字贸易高质量发展促进大会在山东烟台成功召开。此次大会由中国电子信息行业联合会、山东省工业和信息化厅、山东省商务厅以及烟台市人民政府共同举办。大会吸引了来自全球的数字经济领域专家学者及企业代表齐聚一堂，通过主旨演讲、案例分享等形式深入探讨了数字经济发展趋势及数字贸易的创新模式。

　　循环神经网络（RNN）是深度学习领域中处理序列数据的基石。它们通过在每个时间步长上循环传递信息，使得网络能够捕捉时间序列数据中的长期依赖关系。然而，尽管RNN在某些任务上表现出色，它们也面临着一些挑战。 RNN的优势 1. 处理序列数据的能力 RNN的核心优势在于其能够处理序列数据。与只能处理固定大小输入的前馈神经网络不同，RNN可以处理任意长度的序列。这对于自然语言处理（NLP）和语音识别等任务至关重要，因为这些任务中的输入数据

　　随着全球电子行业的盛会——慕尼黑国际电子元器件博览会（electronica）的盛大开幕，深圳市启明云端科技有限公司已经在展位准备好迎接每一位来宾。2024年11月12日至15日，我们在这里与全球电子行业的精英们共同见证和塑造物联网的未来。本届慕尼黑电子展聚焦汽车、无线技术、医疗电子、新能源、工业控制、物联网等前沿领域，吸引超过3000家参展商和超过8万名观

　　近日，开放原子开源基金会(以下简称“基金会”)理事长程晓明率队莅临深开鸿，深开鸿CEO王成录博士亲自接待。双方围绕着促进我国开源生态建设、推动开源人才培养展开了座谈交流。