43、边缘AI在消费产品中的应用与开发

边缘AI在消费产品中的应用与开发

1. 边缘AI赋能的家电产品

边缘AI技术让家电变得更加智能。例如,具备边缘AI能力的冰箱能够检测食物是否快用完,并自动下单补货,让你再也不用担心牛奶断货。它还能跟踪你的饮食习惯,帮助你了解营养摄入情况,甚至能完美地为你烹饪食物。

除了冰箱,各种智能烹饪设备也在利用计算机视觉和其他传感器输入,通过视觉尺寸估计和自动温度控制来完美烹饪食物。咖啡机则使用边缘机器学习根据用户的偏好定制咖啡。就连洗衣机也在运用机器学习来识别不同类型的衣物,并根据推理结果调整洗涤和烘干周期。

2. 设计考虑因素

为了设计出有用、符合道德且易于使用的消费级边缘AI产品,从技术角度来看,可以使用多种数据源,包括各种传感器和摄像头。以下是不同用例所需的传感器:
| 目标 | 传感器 |
| — | — |
| 自行车手碰撞/盗窃检测器 | 加速度计、音频、雷达、摄像头 |
| 宠物安抚器 | 摄像头、音频、雷达 |
| AI烤箱 | 红外摄像头、温度、气体传感器 |
| 健康监测可穿戴设备 | PPG、心率、ECG、温度、水/汗液水平 |
| 家庭安全与自动化 | 摄像头、音频 |
| 儿童机器人玩具 | 摄像头、音频、加速度计、陀螺仪、雷达 |
| 自动洗衣机 | 摄像头、化学传感器、气体传感器、颜色传感器、光强度传感器 |

在设计过程和头脑风暴会议中,还需要考虑以下几点:
- 产品的最终用户是谁?
- 产品的主要利益相关者是谁?
- 该产品可能会被恶意或不道德地使用吗?
- 数据存储在哪里?推理结果是否

【论文复现】一种基于价格弹性矩阵的居民峰谷分时电价激励策略【需求响应】(Matlab代码实现)内容概要:本文介绍了一种基于价格弹性矩阵的居民峰谷分时电价激励策略,旨在通过需求响应机制优化电力系统的负荷分布。该研究利用Matlab进行代码实现,构建了居民用电行为电价变动之间的价格弹性模型,通过分析不同时间段电价调整对用户用电习惯的影响,设计合理的峰谷电价方案,引导用户错峰用电,从而实现电网负荷的削峰填谷,提升电力系统运行效率稳定性。文中详细阐述了价格弹性矩阵的构建方法、优化目标函数的设计以及求解算法的实现过程,并通过仿真验证了所提策略的有效性。; 适合人群:具备一定电力系统基础知识和Matlab编程能力,从事需求响应、电价机制研究或智能电网优化等相关领域的科研人员及研究生。; 使用场景及目标:①研究居民用电行为对电价变化的响应特性;②设计并仿真基于价格弹性矩阵的峰谷分时电价激励策略;③实现需求响应下的电力负荷优化调度;④为电力公司制定科学合理的电价政策提供理论支持和技术工具。; 阅读建议:建议读者结合提供的Matlab代码进行实践操作,深入理解价格弹性建模优化求解过程,同时可参考文中方法拓展至其他需求响应场景,如工业用户、商业楼宇等,进一步提升研究的广度深度。
针对TC275微控制器平台,基于AUTOSAR标准的引导加载程序实现方案 本方案详细阐述了一种专为英飞凌TC275系列微控制器设计的引导加载系统。该系统严格遵循汽车开放系统架构(AUTOSAR)规范进行开发,旨在实现可靠的应用程序刷写启动管理功能。 核心设计严格遵循AUTOSAR分层软件架构。基础软件模块(BSW)的配置管理完全符合标准要求,确保了不同AUTOSAR兼容工具链及软件组件的无缝集成。引导加载程序本身作为独立的软件实体,实现了上层应用软件的完全解耦,其功能涵盖启动阶段的硬件初始化、完整性校验、程序跳转逻辑以及通过指定通信接口(如CAN或以太网)接收和验证新软件数据包。 在具体实现层面,工程代码重点处理了TC275芯片特有的多核架构内存映射机制。代码包含了对所有必要外设驱动(如Flash存储器驱动、通信控制器驱动)的初始化抽象层封装,并设计了严谨的故障安全机制回滚策略,以确保在软件更新过程中出现意外中断时,系统能够恢复到已知的稳定状态。整个引导流程的设计充分考虑了时序确定性、资源占用优化以及功能安全相关需求,为汽车电子控制单元的固件维护升级提供了符合行业标准的底层支持。 资源来源于网络分享,仅用于学习交流使用,请勿用于商业,如有侵权请联系我删除!
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