SmartEdgeML解决方案允许用户在传感器芯片上构建、测试、调试和部署机器学习 (ML) 模型

　　TDK株式会社新近推出InvenSense SmartEdgeMLTM解决方案，这是一种先进的边缘机器学习解决方案，为用户提供了在可穿戴设备、可听戴设备、增强现实眼镜、物联网 (IoT) 等产品的传感器芯片上运行机器学习 (ML) 模型的新机遇。SmartEdgeML是首款在尺寸为2.5 x 3 mm的6轴运动传感器IMU（功耗

　　<30 µa）上成功生成并运行机器学习模型的解决方案。

　　“ TDK的SmartEdgeML将会带来边缘机器学习市场的范式转变，因为它将允许开发人员、原始设计制造商（ODM）和原始设备制造商（OEM）仅仅依赖单颗IMU传感器芯片，就能通过机器学习来实现充分优化好的运动传感算法。能大幅减少传输到边缘处理器的原始数据量，从而延长设备的电池续航时间，保护数据隐私并减少系统延迟，”TDK株式会社旗下公司InvenSense运动传感器和软件业务部总监Sahil Choudhary表示。

　　●SIF（传感器推理框架）软件：SIF是SmartEdgeML的软件组成，是TDK提供的完整机器学习框架，为用户提供了一个可收集IMU传感器数据、选择自定义功能、构建机器学习模型、测试机器学习模型、并通过SmartBug 2.0在ICM-45686-S IMU上部署和运行这些模型的一站式解决方案。已测试的示例包括各种算法，比如运动分类（深蹲、开合跳、侧平举或俯卧撑）和手腕手势分类（打斗、转身、摇晃或静止）等。

　　●ICM-45686-S IMU：这是SmartEdgeML的核心传感器芯片。SmartMotion ICM-45686-S是一款尺寸为2.5 x 3 mm的TDK BalancedGyro™系列IMU，能让机器学习的决策树模型以最低功耗（

　　<30µa）在传感器内部运行这款新的imu具有优异的温度稳定性和振动抑制能力，非常适合需要高性能和超低功耗机器学习算法的应用，比如增强现实和虚拟现实眼镜，光学防抖应用，无人机，tws耳机和机器人等。

　　不到五分钟的时间，您就能学会如何在尺寸为2.5*3 mm的运动传感器上创建一个机器学习算法。

　　功能客制：用户能定义和定制自己偏好的应用场景，并五分钟内（使用AUTO模式）使用SIF构建运动传感器算法。用户还能根据其传感器算法要求配置自定义传感器设置、滤波器和功能。

　　快速成型：SIF AUTO模式能让初学者在五分钟内学会创建ML模型。用户收集数据后，SIF会自动完成后续步骤。一旦模型/算法准备就绪并满足性能标准，TDK会提供一个集成指南，将最终算法成功运行到用户系统的ICM-45686-S IMU传感器上。这种基于IMU传感器端到端ML解决方案节省了数月的算法工作。

　　关键字：引用地址：TDK推出SmartEdgeMLTM赋能在6轴IMU上运行超低功耗的机器学习模型

　　DHT11 是一款湿温度一体化的数字传感器。该传感器包括一个电阻式测湿元件和一个 NTC 测温元件，并与一个高性能 8 位单片机相连接。通过单片机等微处理器简单的电路连接就能够 实时的采集本地湿度和温度。 DHT11 与单片机之间能采用简单的单总线进行通信，仅仅需要一 个 I/O 口。传感器内部湿度和温度数据 40Bit 的数据一次性传给单片机，数据采用校验和方式 进行校验，有效的保证数据传输的准确性。DHT11 功耗很低，5V 电源电压下，工作平均最大 电流 0.5mA。 DHT11 的技术参数如下： 工作电压范围：3.3V -5.5V 工作电流 ：平均 0.5mA 输出：单总线数字信号 测量范围：湿度 20~90％RH

　　在《5G iPhone将带动由Sensor Shift引发的产业链“风潮”》一文中曾提到，苹果正计划用Sensor Shift（传感器位移）技术取代OIS马达的防抖功能，而这项技术的出现或许会在产业链中掀起一股新的技术趋势。 在同年10月举行的iPhone12系列新品发布会上，我们看到该系列最高端的iPhone12 Pro Max主摄像头中搭载了Sensor Shift技术。而集微网近期走访企业得到的信息也印证了此前的猜想，供应链中有不少厂商都已经陆续在跟进该项技术。 国内品牌已进入预研阶段 2021年到来，也意味着产业链将迎来新一轮的变化。对于智能手机产业来说，唯一不变的就是品牌厂商对产品差异化的追求。值得注

　　Shift技术引来追捧，趋势背后隐藏着什么？ /

　　“2022年11月16日， 矽典微发布了XenP202多目标识别，XenG102ST手势识别感应两款智能毫米波参考设计。 以高性能、可多片级联、灵活实用的 S5KM312CL SoC 为核心，XenP系列将复杂的目标轨迹跟踪、区间划分技术用于多目标探测。XenG系列基于轻巧易用的S3KM111L SoC， 将手势识别与定位测距算法结合，优化近距离感应算法、深入应用场景实现定制化手势感应 。两款新品在线上商城已上线开售。 矽典微XenP202多目标识别和XenG102ST手势识别智能毫米波传感器 本次发布的新品XenP202，基于矽典微S5系列SoC，搭载了XenP（Position）系列特有的目标轨迹跟踪算法。 通过一

　　构建新型超分子聚合物比率式纳米氧气传感器的基元分子及检测原理 最新成果发表在Advanced Functional Materials上 氧（O2）在很多生物体系的生理及病理学过程中起着重要的作用。乏氧与各种疾病相关，例如癌症的生长、神经紊乱、心血管疾病等。因此，活细胞和组织内对氧水平的检测和成像对于癌症的诊断、理解细胞功能和疾病的病原具有关键作用。在比率式光学氧气传感器中，氧的含量是通过传感器不同位置的发光比例确定，具有较好的准确性、抗背景干扰性，并允许在细胞和组织内实时高分辨地进行测定和成像，在生物和医学领域有着较好的应用前景。 基于前期对超分子聚合物发光纳米粒子的研究，中国科学院理化技术研究所超分子光化学实验室的

　　汽车电子控制系统遵循常规控制系统的基本逻辑，包括：感知、控制、执行三大环节。传感器作为获取系统及环境状态的感知单元，控制单元结合传感器输入信号及控制逻辑计算来输出控制指令，执行器完成相应动作，形成闭环控制。 汽车传感器种类繁多，按传感器门类来说包括压力、温度、气体、加速度、角度、位置、转速等。除此之外，还包括摄像头、雷达等新型传感器子系统。 以压力传感器为例，其广泛使用于发动机管理系统、舒适系统、传动系统和安全系统等。其中，MEMS压力传感器因尺寸小、灵敏度高、成本低等特点，在5~500kPa量程范围内的中低压力量程应用中占据主要地位。MEMS压力传感器一般以硅基实现信号感知，通过信号调理电路实现敏感器件的小信号校准、放大

　　在汽车中的应用 /

　　北京2014 年9 月17日电 /美通社/ -- 日前，德州仪器（TI）宣布推出业界最小、最低功耗的线性电池充电器以及静态电流流耗仅为 360nA 的全面集成型微型 DC/DC 电源模块，帮助延长可穿戴电子设备、远程传感器以及 MSP430™ 微应用的电池使用寿命，从而可为超低功耗设计实现创新的电源管理方式。 最小、最低功耗的线 单体锂离子电池充电器采用 0.9 毫米 x 1.6 毫米 WCSP 封装，可支持尺寸仅为之前一半的充电器解决方案。该器件支持高达 30V 的输入电压，不仅可对低至 10mA 或和达 250mA 快速充电电流进行准确控制，同时还可实现低至 1mA 的充电终止，

　　汽车技术的迅猛发展以及消费者对于汽车舒适性和易用性要求不断提高，越来越多的汽车电子装置日趋走向智能化、复杂化，产品生产过程的检测手段面临着严峻挑战——单个独立的测试仪器已经难以满足不同种类产品多样性的测试需求。因此，柔性测试技术和基于柔性测试技术的解决方案应运而生。 柔性测试技术 柔性测试技术是以相关技术为依托，满足测试测量需求的技术。它以虚拟仪器技术、测试测量技术、机电一体化技术、软件技术、通信及网络技术为核心，是现代测试技术的代表之一。柔性测试技术具有如下特性： 1. 适应性：满足多种测试环境要求，提供多种测试性能，融合多种信号测试能力。 2. 灵活性：根据客户需求变换测试系统的功能及性能，应用

　　测试系统 /

　　编码器是工业自动化领域常用的传感器，它可以将机械运动转换为数字信号输出。但是，在使用编码器时，因其本身的特性以及周围环境的影响，也会产生电磁干扰，进而影响其精度和稳定性。因而，降低编码器电磁干扰是很重要的。电磁干扰对编码器信号的稳定性和准确性产生负面影响，所以需要采取一些措施来降低这类干扰。 编码器电磁干扰 1、可以通过合理的布线来减少电磁干扰。合理布置电缆和信号线，尽量减少与高功率电源线或其他干扰源共用走线，降低信号线、可以采取屏蔽措施来减少干扰。根据使用屏蔽电缆或在信号线另加一层屏蔽层可以有效的隔离电磁干扰。屏蔽层可以是金属覆盖层或者金属网，可以抵挡外部电磁场的干扰。 3、使用滤波器也是降低干扰的有

　　：基于OpenCV和Python的智能图像处理 target=_blank

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