ກະດານຄວບຄຸມອັດສະລິຍະ PCBA
ລາຍລະອຽດຜະລິດຕະພັນ
1 | ແຫຼ່ງວັດສະດຸ | ອົງປະກອບ, ໂລຫະ, ພາດສະຕິກ, ແລະອື່ນໆ. |
2 | SMT | 9 ລ້ານຊິບຕໍ່ມື້ |
3 | DIP | 2 ລ້ານຊິບຕໍ່ມື້ |
4 | ອົງປະກອບຕໍາ່ສຸດທີ່ | 01005 |
5 | BGA ຕໍ່າສຸດ | 0.3ມມ |
6 | PCB ສູງສຸດ | 300x1500ມມ |
7 | PCB ຕໍາ່ສຸດທີ່ | 50x50ມມ |
8 | ເວລາໃບສະເໜີລາຄາວັດສະດຸ | 1-3 ມື້ |
9 | SMT ແລະການປະກອບ | 3-5 ມື້ |
ນີ້ແມ່ນບາງດ້ານ ແລະອົງປະກອບຫຼັກຂອງ AI:
1. ການຮຽນຮູ້ເຄື່ອງຈັກ: ການຮຽນຮູ້ຂອງເຄື່ອງຈັກແມ່ນຊຸດຍ່ອຍຂອງ AI ທີ່ເນັ້ນໃສ່ການພັດທະນາລະບົບສູດການຄິດໄລ່ ແລະແບບຈໍາລອງທີ່ຊ່ວຍໃຫ້ຄອມພິວເຕີສາມາດຮຽນຮູ້ຈາກຂໍ້ມູນ ແລະປັບປຸງປະສິດທິພາບຂອງເຂົາເຈົ້າໃນໄລຍະເວລາໂດຍບໍ່ໄດ້ຕັ້ງໂປຣແກຣມຢ່າງຊັດເຈນ. ເຕັກນິກການຮຽນຮູ້ເຄື່ອງຈັກປະກອບມີການຮຽນຮູ້ແບບຄວບຄຸມ, ການຮຽນຮູ້ແບບບໍ່ມີການຄວບຄຸມ, ການຮຽນຮູ້ເສີມ, ແລະການຮຽນຮູ້ເລິກ.
2. ການຮຽນຮູ້ເລິກເຊິ່ງ: ການຮຽນຮູ້ເລິກແມ່ນປະເພດຂອງການຮຽນຮູ້ເຄື່ອງຈັກທີ່ໃຊ້ເຄືອຂ່າຍ neural ທຽມທີ່ມີຫຼາຍຊັ້ນ (ເພາະສະນັ້ນຄໍາວ່າ "ເລິກ") ເພື່ອປະມວນຜົນແລະຮຽນຮູ້ຈາກປະລິມານຂະຫນາດໃຫຍ່ຂອງຂໍ້ມູນ. ການຮຽນຮູ້ຢ່າງເລິກເຊິ່ງໄດ້ສະແດງໃຫ້ເຫັນຜົນສໍາເລັດອັນໂດດເດັ່ນໃນວຽກງານເຊັ່ນ: ການຮັບຮູ້ຮູບພາບ, ການຮັບຮູ້ສຽງເວົ້າ, ການປຸງແຕ່ງພາສາທໍາມະຊາດ, ແລະການຂັບລົດອັດຕະໂນມັດ.
3. ການປະມວນຜົນພາສາທໍາມະຊາດ (NLP): NLP ແມ່ນສາຂາຂອງ AI ທີ່ສຸມໃສ່ການໂຕ້ຕອບລະຫວ່າງຄອມພິວເຕີແລະພາສາຂອງມະນຸດ. NLP ຊ່ວຍໃຫ້ເຄື່ອງຈັກສາມາດເຂົ້າໃຈ, ຕີຄວາມຫມາຍ, ແລະສ້າງພາສາຂອງມະນຸດ, ອະນຸຍາດໃຫ້ນໍາໃຊ້ເຊັ່ນການແປພາສາ, ການວິເຄາະຄວາມຮູ້ສຶກ, chatbots, ແລະຜູ້ຊ່ວຍ virtual.
4. ວິໄສທັດຄອມພິວເຕີ: ວິໄສທັດຄອມພິວເຕີແມ່ນສາຂາຂອງ AI ທີ່ເຮັດໃຫ້ຄອມພິວເຕີສາມາດຕີຄວາມຫມາຍແລະເຂົ້າໃຈຂໍ້ມູນຕາຈາກໂລກທີ່ແທ້ຈິງ, ເຊັ່ນຮູບພາບແລະວິດີໂອ. ລະບົບວິໄສທັດຄອມພິວເຕີສາມາດວິເຄາະແລະສະກັດລັກສະນະຕ່າງໆຈາກຂໍ້ມູນຕາ, ເຮັດໃຫ້ແອັບພລິເຄຊັນຕ່າງໆເຊັ່ນການກວດຫາວັດຖຸ, ການຮັບຮູ້ໃບຫນ້າ, ການວິເຄາະຮູບພາບທາງການແພດແລະຍານພາຫະນະອັດຕະໂນມັດ.
5. ຫຸ່ນຍົນ: AI ມີບົດບາດສໍາຄັນໃນຫຸ່ນຍົນໂດຍການເຮັດໃຫ້ຫຸ່ນຍົນສາມາດຮັບຮູ້ສະພາບແວດລ້ອມຂອງເຂົາເຈົ້າ, ຕັດສິນໃຈ, ແລະປະຕິບັດຫນ້າວຽກດ້ວຍຕົນເອງ. ຫຸ່ນຍົນທີ່ໃຊ້ AI ແມ່ນໃຊ້ໃນອຸດສາຫະກໍາຕ່າງໆສໍາລັບວຽກງານເຊັ່ນ: ການຜະລິດ, ການຂົນສົ່ງ, ການດູແລສຸຂະພາບ, ກະສິກໍາ, ແລະການສໍາຫຼວດ.
6. ລະບົບຊ່ຽວຊານ: ລະບົບຜູ້ຊ່ຽວຊານແມ່ນລະບົບ AI ທີ່ເຮັດຕາມຄວາມສາມາດໃນການຕັດສິນໃຈຂອງຜູ້ຊ່ຽວຊານຂອງມະນຸດໃນໂດເມນສະເພາະ. ລະບົບເຫຼົ່ານີ້ໃຊ້ພື້ນຖານຄວາມຮູ້, ເຄື່ອງຈັກ inference, ແລະເຫດຜົນໂດຍອີງໃສ່ກົດລະບຽບເພື່ອແກ້ໄຂບັນຫາທີ່ສັບສົນແລະສະຫນອງຄໍາແນະນໍາຫຼືວິທີແກ້ໄຂ.
7. ການຮຽນຮູ້ເສີມ: ການຮຽນຮູ້ເສີມແມ່ນປະເພດຂອງການຮຽນຮູ້ເຄື່ອງຈັກທີ່ຕົວແທນຮຽນຮູ້ທີ່ຈະປະຕິບັດໃນສະພາບແວດລ້ອມເພື່ອເພີ່ມລາງວັນສະສົມ. ການຮຽນຮູ້ເສີມແມ່ນໃຊ້ໃນແອັບພລິເຄຊັນເຊັ່ນ: ການຫຼິ້ນເກມ, ຫຸ່ນຍົນ, ການຈັດການຊັບພະຍາກອນ ແລະ ການເພີ່ມປະສິດທິພາບ.
8. ແອັບພລິເຄຊັນ AI:ເຕັກໂນໂລຍີ AI ຖືກນໍາໃຊ້ໃນຂອບເຂດທີ່ກວ້າງຂວາງຂອງໂດເມນແລະອຸດສາຫະກໍາ, ລວມທັງການດູແລສຸຂະພາບ (ການວິນິດໄສ, ຢາປົວພະຍາດສ່ວນບຸກຄົນ), ການເງິນ (ການກວດສອບການສໍ້ໂກງ, ການຊື້ຂາຍສູດການຄິດໄລ່), ການຕະຫຼາດ (ລະບົບຄໍາແນະນໍາ, ການໂຄສະນາເປົ້າຫມາຍ), ການສຶກສາ (ການຮຽນຮູ້ການປັບຕົວ, ລະບົບການສອນອັດສະລິຍະ), ການຂົນສົ່ງ (ຍານພາຫະນະຂອງຕົນເອງ, ການຄຸ້ມຄອງການຈະລາຈອນ) ແລະການບັນເທີງ (ການແນະນໍາເນື້ອໃນ, ເກມ).
ທີ່ Shenzhen Cirket Electronics Co., Ltd, ພວກເຮົາມຸ່ງຫມັ້ນທີ່ຈະໃຫ້ລູກຄ້າຂອງພວກເຮົາມີການແກ້ໄຂທີ່ເຊື່ອຖືໄດ້ແລະນະວັດກໍາ. ການແກ້ໄຂ PCBA ອັດສະລິຍະຂອງພວກເຮົາສໍາລັບອ່າງປາແມ່ນເປັນພະຍານເຖິງການອຸທິດຕົນຂອງພວກເຮົາໃນການຊຸກຍູ້ຂອບເຂດຂອງເຕັກໂນໂລຢີແລະຊອກຫາວິທີໃຫມ່ເພື່ອປັບປຸງ.
ລາຍລະອຽດ2