【技术揭秘】解决“鸡尾酒会问题”的利器-基于盲源分离的前端信号处理框架
盲源分离（Blind Source Separation, BSS）是解决“鸡尾酒会问题”的利器之一，其目的就是要将各个源信号，或后续问题中需要用到的某个或某些源信号从观测得到的混合信号中分离出来。所谓“盲源”，指的是源信号本身的波形、源信号的数目、信号源的位置等关于源信号的先验知识，以及观测点的位置、混合环境的信息等关于混合环境的先验知识未知，需要仅从观测信号中进行分离。
数字孪生（Digital Twins）给我们带来了什么？
数字孪生，英文名叫Digital Twin（数字双胞胎），也被称为数字映射、数字镜像，通俗的讲，就是在一个物理设备或物理系统的基础上，创造一个数字版的“克隆体”。那么数字孪生中的关键技术是什么，又给我们人机交互带来了什么呢？
基于arduino的语音识别垃圾分类
这是好多年前自己的一份毕业设计，分享一下小成果-大佬勿喷！
本设计结合社会垃圾分类知识，经过实际的需求分析，采用Arduino单片机技术以及LD3320非特定语音识别分析技术开发出的智能语音识别垃圾分类系统，实现了唤醒命令激活、实时的语音交互和自动感应打开桶盖的功能，达到了自动分类垃圾的目的。
本文详细论述了智能语音垃圾分类系统的
西门子S7-200 SMART的功能和特点
西门子S7-200 SMART是西门子公司针对中国小型自动化市场客户需求设计研发的一款高性价比小型PLC产品。S7-200 SMART CPU将微处理器、集成电源、输入输出电路组合到一个设计紧凑的外壳中，已形成功能强大的小型plc。面板包含电源接线端子、直流24V电源输出端子、数字量输入输出接线端子、CPU状态指示灯、IO状态指示灯、存储卡插槽、以太网接口、RS485接口等。
深度学习论文阅读（四）：GoogLeNet《Going Deeper with Convolutions》
我们在 ImageNet 大规模视觉识别挑战赛 2014（ILSVRC14）上 提出了一种代号为 Inception 的深度卷积神经网络结构，并在分类和 检测上取得了新的最好结果。这个架构的主要特点是提高了网络内部 计算资源的利用率。通过精心的手工设计，我们在增加了网络深度和 广度的同时保持了计算预算不变。为了优化质量，架构的设计以赫布 理论和多尺度处理直觉为基础。我们在 ILSVRC14 提交中应用的一个 特例被称为 GoogLeNet，一个 22 层的深度网络，其质量在分类和检 测的背景下进行了评估。