ინტელექტუალური კონტროლის დაფა PCBA
პროდუქტის აღწერა
1 | მასალების მოპოვება | კომპონენტი, ლითონი, პლასტმასი და ა.შ. |
2 | SMT | 9 მილიონი ჩიპი დღეში |
3 | DIP | დღეში 2 მილიონი ჩიპი |
4 | მინიმალური კომპონენტი | 01005 |
5 | მინიმალური BGA | 0.3 მმ |
6 | მაქსიმალური PCB | 300x1500 მმ |
7 | მინიმალური PCB | 50x50 მმ |
8 | მასალის შეთავაზების დრო | 1-3 დღე |
9 | SMT და შეკრება | 3-5 დღე |
აქ მოცემულია ხელოვნური ინტელექტის რამდენიმე ძირითადი ასპექტი და კომპონენტი:
1. მანქანათმცოდნეობა: მანქანათმცოდნეობა არის ხელოვნური ინტელექტის ქვეჯგუფი, რომელიც ფოკუსირებულია ალგორითმებისა და მოდელების შემუშავებაზე, რომლებიც კომპიუტერებს საშუალებას აძლევს ისწავლონ მონაცემებიდან და გააუმჯობესონ თავიანთი შესრულება დროთა განმავლობაში ცალსახად დაპროგრამების გარეშე. მანქანათმცოდნეობის ტექნიკა მოიცავს ზედამხედველობით სწავლებას, ზედამხედველობის გარეშე სწავლას, განმტკიცების სწავლებას და ღრმა სწავლებას.
2. ღრმა სწავლა: ღრმა სწავლება არის მანქანათმცოდნეობის სახეობა, რომელიც იყენებს ხელოვნურ ნერვულ ქსელებს მრავალ ფენით (აქედან გამომდინარე, ტერმინი "ღრმა") დიდი მოცულობის მონაცემების დასამუშავებლად და სწავლისთვის. ღრმა სწავლებამ აჩვენა შესანიშნავი წარმატება ისეთ ამოცანებში, როგორიცაა გამოსახულების ამოცნობა, მეტყველების ამოცნობა, ბუნებრივი ენის დამუშავება და ავტონომიური მართვა.
3. ბუნებრივი ენის დამუშავება (NLP): NLP არის ხელოვნური ინტელექტის ფილიალი, რომელიც ფოკუსირებულია კომპიუტერებსა და ადამიანის ენებს შორის ურთიერთქმედებაზე. NLP საშუალებას აძლევს მანქანებს გაიგონ, ინტერპრეტაცია და შექმნას ადამიანის ენა, რაც საშუალებას აძლევს აპლიკაციებს, როგორიცაა ენის თარგმნა, განწყობის ანალიზი, ჩატბოტები და ვირტუალური ასისტენტები.
4. კომპიუტერული ხედვა: კომპიუტერული ხედვა არის ხელოვნური ინტელექტის სფერო, რომელიც საშუალებას აძლევს კომპიუტერებს ინტერპრეტაცია და გაგება შეძლონ ვიზუალური ინფორმაციის რეალური სამყაროდან, როგორიცაა სურათები და ვიდეო. კომპიუტერულ ხედვის ალგორითმებს შეუძლიათ გააანალიზონ და ამოიღონ ფუნქციები ვიზუალური მონაცემებიდან, რაც საშუალებას აძლევს აპლიკაციებს, როგორიცაა ობიექტების ამოცნობა, სახის ამოცნობა, სამედიცინო გამოსახულების ანალიზი და ავტონომიური მანქანები.
5. რობოტიკა: ხელოვნური ინტელექტი გადამწყვეტ როლს ასრულებს რობოტიკაში, რადგან რობოტებს საშუალებას აძლევს აღიქვან თავიანთი გარემო, მიიღონ გადაწყვეტილებები და დამოუკიდებლად შეასრულონ დავალებები. ხელოვნური ინტელექტის მქონე რობოტები გამოიყენება სხვადასხვა ინდუსტრიებში, როგორიცაა წარმოება, ლოჯისტიკა, ჯანდაცვა, სოფლის მეურნეობა და საძიებო სამუშაოები.
6. საექსპერტო სისტემები: საექსპერტო სისტემები არის ხელოვნური ინტელექტის სისტემები, რომლებიც ასახავს ადამიანის ექსპერტების გადაწყვეტილების მიღების შესაძლებლობებს კონკრეტულ სფეროებში. ეს სისტემები იყენებენ ცოდნის ბაზებს, დასკვნის ძრავებს და წესებზე დაფუძნებულ მსჯელობას რთული პრობლემების გადასაჭრელად და რეკომენდაციების ან გადაწყვეტილებების მისაღებად.
7. განმტკიცების სწავლა: განმტკიცების სწავლა არის მანქანათმცოდნეობის სახეობა, სადაც აგენტი სწავლობს მოქმედებების განხორციელებას გარემოში კუმულაციური ჯილდოების მაქსიმალურად გაზრდის მიზნით. განმტკიცების სწავლა გამოიყენება ისეთ აპლიკაციებში, როგორიცაა თამაში, რობოტიკა, რესურსების მართვა და ოპტიმიზაცია.
8. AI პროგრამები:ხელოვნური ინტელექტის ტექნოლოგიები გამოიყენება დომენებისა და ინდუსტრიების ფართო სპექტრში, მათ შორის ჯანდაცვა (დიაგნოსტიკა, პერსონალიზებული მედიცინა), ფინანსები (თაღლითობის გამოვლენა, ალგორითმული ვაჭრობა), მარკეტინგი (სარეკომენდაციო სისტემები, მიზნობრივი რეკლამა), განათლება (ადაპტური სწავლა, ინტელექტუალური სწავლების სისტემები). ტრანსპორტირება (ავტონომიური მანქანები, მოძრაობის მართვა) და გართობა (შინაარსის რეკომენდაცია, თამაში).
Shenzhen Cirket Electronics Co., Ltd.-ში, ჩვენ მზად ვართ მივაწოდოთ ჩვენს მომხმარებლებს საიმედო და ინოვაციური გადაწყვეტილებები. ჩვენი ინტელექტუალური PCBA გადაწყვეტა თევზის აუზებისთვის არის ჩვენი ერთგულების დასტური ტექნოლოგიის საზღვრების გადალახვისა და გაუმჯობესების ახალი გზების პოვნაში.
აღწერა2