边缘计算
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脉冲神经网络（SNN）：如何实现边缘设备的极致低功耗部署？
随着物联网（IoT）和边缘计算的普及，在资源受限的终端设备上运行复杂的AI算法成为了巨大的挑战。被称为“第三代神经网络”的 脉冲神经网络（Spiking Neural Networks, SNN） ，凭借其模仿生物大脑的独特工作机制，正成...
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低光导航新选择：为何事件相机比热成像更适配机器人
在完全无光或光照极弱的环境中，传统基于帧的可见光相机往往因曝光不足、运动拖影而失效。此时，工程师常将目光投向两类替代传感器：热成像相机与事件相机（Event Camera）。尽管两者都能“看见”黑暗，但在机器人导航这一具体任务上，事件相机...
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硅视网膜如何用电路复现人眼的方向选择神经回路？——从双极细胞感受野到运动检测芯片
人眼能在微秒级精度感知运动方向，而传统相机需要分析完整视频帧才能计算光流。这种差距源于视网膜神经回路独特的 异步计算架构 。事件相机（Event Camera）的硅视网膜芯片正是通过模拟双极细胞的 中心-周边拮抗感受野 （Center-S...
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虚拟演唱会听不出方位？问题出在压缩算法"吃掉"了空间线索
戴上VR头显看虚拟演唱会，画面里歌手明明在左前方张嘴，声音却像从脑门正前方飘过来；转头寻找声源时，声音"粘"在耳朵上不动——这种 空间定位漂移 （Spatial Localization Blur）的问题，往往不是耳机...
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事件驱动神经网络如何"原生"消化动态视觉数据？无卷积架构的端到端运动方向识别原理
当传统计算机视觉还在将事件相机（Event Camera）的异步数据流转换为帧图像进行卷积处理时，脉冲神经网络（SNN）已经能够直接在 时间域 内解析AER（Address-Event Representation）协议数据，实现微秒级延...
