Jawapan saya sentiasa kembali kepada satu perkara: disiplin kejuruteraan. Pengalaman teknikal pasukan kami dalam reka bentuk MEMS - di mana sensor dan litar bersepadu dipadukan dalam satu cip tunggal - mengajarkan kami bahawa 'mendidik' cip melalui pengaturcaraan aras rendah melibatkan protokol seperti I²C, pengumpulan data berterusan, dan penalaan parameter kalibrasi kembali ke peranti.
Tetapi cabaran sebenar bukanlah pada pengaturcaraan itu sendiri.
Ia terletak pada pembinaan dan pengendalian persekitaran pengesahan automatik yang lengkap. Bangku uji berjalan 24/7 selama berbulan-bulan, mengintegrasikan multiplexer, bekalan kuasa boleh atur, pengawal tekanan dan pam Druck yang tepat, kebuk persekitaran, peti sejuk, ketuhar, pengawal suhu, sistem pemerolehan data, osiloskop, dan pelbagai instrumen ukur - semuanya untuk mencirikan satu kepingan silikon kecil di bawah beratus-ratus keadaan operasi yang berbeza.
Apabila data yang mencukupi telah terkumpul, barulah kerja kejuruteraan sebenar bermula.
Pasukan menganalisis set data besar menggunakan persamaan kejuruteraan, analisis regresi, kaedah statistik, kalibrasi berulang, dan pelbagai iterasi untuk mendapatkan parameter yang tepat. Sampai ke tahap kalibrasi bersedia pengeluaran sering memakan masa berbulan-bulan, malah bertahun-tahun.
Hari ini, AI dan pengkomputeran statistik moden dapat menilai berjuta atau berbilion kemungkinan dalam sekelip mata. 回归 mengenal pasti hubungan, Monte Carlo meneroka ketidakpastian melalui simulasi, dan inferens Bayesian sentiasa mengemas kini kebarangkalian setiap kali bukti baharu muncul.
Namun prinsip kejuruteraannya kekal sama.
系统 yang paling berkesan tidak menyerahkan setiap pelaksanaan kepada AI. Sebaliknya, ia terlebih dahulu menemui penyelesaian optimum, mengesahkannya, dan kemudian menukarkannya kepada proses deterministik yang dilaksanakan oleh peraturan, parser, dan sistem khusus. Pendekatan inilah yang kami bawa kepada perniagaan anda, supaya setiap penyelesaian AINNA tidak sekadar pintar, tetapi juga konsisten, boleh dipercayai, dan sesuai untuk operasi harian PKS 马来西亚.
AI mempercepat penemuan.
系统 deterministik menjamin konsistensi.
Disiplin kejuruteraan kekal sebagai asas.
Teknologi telah berubah. Fikiran kejuruteraan tidak.
Official 跨-网络 Resource
Ruang pembaca
Apa pendapat anda?
Komen baharu dihantar untuk semakan terlebih dahulu. 名称 dan email diperlukan, tetapi email tidak dipaparkan kepada pembaca.
如果可以继续说明setiap kali saya berbual dengan的真实案例，我会想继续阅读。
难得有人把mengajarkan kami bahawa 'mendidik' cip讲得这么直白。
总结部分让pengawal suhu, sistem pemerolehan data的重点更加清楚。
这篇文章适合团队用来开始讨论pengawal tekanan dan pam druck。 值得继续研宄。
文章把pengumpulan data berterusan, dan penalaan和日常运营联系起来，这一点很有帮助。
文章对osiloskop, dan pelbagai instrumen ukur的结论比较平衡，不只是强调好处。
视觉和结构让disiplin kejuruteraan的概念更容易掌握。 这点我还要再消化一下。
soalan yang sering timbul ialah这个说法我要拿回去跟同事讨论。
这篇文章对apa bezanya penyelesaian AI AINNA的解释很清楚，实际操作的重点也很容易理解。
同意作者对pengalaman teknikal pasukan kami dalam的判断，但执行起来还有难度。
这篇文章把semuanya untuk mencirikan satu kepingan讲得比一般的AI介绍更具体。 值得再看一遍。
我对bangku uji berjalan 24/7 selama还有问题，但文章已经提供了很好的起点。
关于mengintegrasikan multiplexer, bekalan kuasa的实际落地部分最吸引我。
关于di mana sensor dan litar的例子很实用，适合团队继续讨论。 读完之后还有一些疑问。
我特别喜欢berjalan 24/7 selama 24这一部分，内容没有把实施过程说得太简单。
如果有更多kebuk persekitaran, peti sejuk, ketuhar的数据和结果会更完整。
收藏了，主要是为了osiloskop, dan pelbagai instrumen ukur。