我們將修改好的代碼,上傳到板子上,之后在終端上運行我們的程序。板子一定要先連接Wi-Fi,再去運行代碼否則會報錯。
出現(xiàn)上述圖片的形式,說明代碼可以在板子上正常運行了。
最后
關(guān)于如何在終端上運行程序可以看5G智能物聯(lián)網(wǎng)課程之Aidlux下人工智能開發(fā)(SC171開發(fā)套
發(fā)表于 05-25 10:17
-Cognizant將與NVIDIA合作部署神經(jīng)人工智能平臺,加速企業(yè)人工智能應(yīng)用 Cognizant將在關(guān)鍵增長領(lǐng)域提供解決方案,包括企業(yè)級AI智
發(fā)表于 03-26 14:42
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微軟在其官方網(wǎng)站上發(fā)表的博客文章中透露,該公司計劃在2025財年斥資約800億美元,專門用于人工智能數(shù)據(jù)中心的開發(fā)。這筆巨額投資旨在強化微軟的人工智
發(fā)表于 01-07 15:55
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微軟近日發(fā)布了一款旨在協(xié)助云客戶構(gòu)建和部署人工智能應(yīng)用的新工具——Azure AI Foundry。此舉不僅體現(xiàn)了微軟在生成式
發(fā)表于 11-21 11:32
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對人工智能應(yīng)用的實時響應(yīng)。與此同時,嵌入式系統(tǒng)在邊緣計算和物聯(lián)網(wǎng)領(lǐng)域,也為人工智能的應(yīng)用提供了廣闊的空間。
在邊緣計算中,嵌入式系統(tǒng)能夠?qū)?b class='flag-5'>人工智能算法部署到設(shè)備端,實現(xiàn)對數(shù)據(jù)的即時處理和分析。這不僅降低
發(fā)表于 11-14 16:39
云服務(wù)用戶和開發(fā)者持續(xù)尋求高效、可持續(xù)且可擴展的計算解決方案,以滿足包括人工智能 (AI) 在內(nèi)的現(xiàn)代云原生應(yīng)用的需求。作為云服務(wù)領(lǐng)域的前沿企業(yè),微軟一直通過在其 Azure 產(chǎn)品系列
發(fā)表于 10-27 11:00
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幸得一好書,特此來分享。感謝平臺,感謝作者。受益匪淺。
在閱讀《AI for Science:人工智能驅(qū)動科學(xué)創(chuàng)新》的第6章后,我深刻感受到人工智能在能源科學(xué)領(lǐng)域中的巨大潛力和廣泛應(yīng)用。這一章詳細
發(fā)表于 10-14 09:27
周末收到一本新書,非常高興,也非常感謝平臺提供閱讀機會。
這是一本挺好的書,包裝精美,內(nèi)容詳實,干活滿滿。
《AI for Science:人工智能驅(qū)動科學(xué)創(chuàng)新》這本書的第一章,作為整個著作的開篇
發(fā)表于 10-14 09:12
微軟Azure在社交平臺上宣布了一項重要進展,公司已經(jīng)成功獲得了搭載英偉達最新GB200超級芯片的AI服務(wù)器。這一舉措使微軟Azure成為全
發(fā)表于 10-10 17:01
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RISC-V在人工智能圖像處理領(lǐng)域的應(yīng)用前景十分廣闊,這主要得益于其開源性、靈活性和低功耗等特點。以下是對RISC-V在人工智能圖像處理應(yīng)用前景的詳細分析:
一、RISC-V的基本特點
RISC-V
發(fā)表于 09-28 11:00
、污染治理、碳減排三個方面介紹了人工智能為環(huán)境科學(xué)引入的新價值和新機遇。
第8章探討了AI for Science在快速發(fā)展過程中面臨的機遇和挑戰(zhàn),并對“平臺科研”模式進行了展望。
申請時間
發(fā)表于 09-09 13:54
8月28日至30日,2024深圳(國際)通用人工智能大會暨深圳(國際)通用人工智能產(chǎn)業(yè)博覽會將在深圳國際會展中心(寶安)舉辦。大會以“魅力AI·無限未來”為主題,致力于打造全球通用人工智能領(lǐng)域集
發(fā)表于 08-22 15:00
FPGA(現(xiàn)場可編程門陣列)在人工智能領(lǐng)域的應(yīng)用非常廣泛,主要體現(xiàn)在以下幾個方面:
一、深度學(xué)習(xí)加速
訓(xùn)練和推理過程加速:FPGA可以用來加速深度學(xué)習(xí)的訓(xùn)練和推理過程。由于其高并行性和低延遲特性
發(fā)表于 07-29 17:05
近日,中國人工智能產(chǎn)業(yè)發(fā)展聯(lián)盟(AIIA)安全治理委員會在京成功舉辦成果發(fā)布會,會上隆重推出了“人工智能安全守護計劃”(簡稱“智安計劃”),標(biāo)志著我國AI安全防護邁入新階段。
發(fā)表于 07-27 16:28
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隨著人工智能技術(shù)的飛速發(fā)展,深度學(xué)習(xí)算法在各個領(lǐng)域的應(yīng)用日益廣泛。然而,將深度學(xué)習(xí)算法部署到資源受限的嵌入式平臺上,仍然是一個具有挑戰(zhàn)性的任務(wù)。本文將從嵌入式平臺的特點、深度學(xué)習(xí)算法的
發(fā)表于 07-15 10:03
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