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7 façons dont l’IA révolutionne les centres de données Jon Gabay
Dans le paysage numérique, l’intelligence artificielle (IA) vient de poser un jalon sur la voie de l’innovation. D’abord considérée avec autant d’émerveillement que de scepticisme, l’IA a su s’imposer comme un puissant outil numérique capable de remodeler notre vision du monde au-delà de ce que la science-fiction nous permettait jusqu’alors d’imaginer. Certains domaines d’application de l’IA se sont ainsi vus transformés en profondeur, notamment celui des centres de données.

Principes de base d'Edge Impulse - partie cinq Mike Parks
Nous voici de retour pour notre série sur la création de modèles d’apprentissage automatique (machine learning, ML) pour les systèmes embarqués à l’aide d’Edge Impulse. Dans les articles de blogs suivants, nous explorerons le processus et les outils permettant d’analyser les performances des modèles ML et de les ajuster de façon à optimiser leurs performances.

Mise au point sur la technologie des capteurs Paul Golata
La détection et l’identification d’objets résident au cœur de la grande majorité des applications de vision et il existe presque autant de moyens d’y parvenir que de raisons de le faire. Dans le présent article de blog, nous nous pencherons sur les principales technologies de capteurs utilisées pour la détection d’objets.

Principes de base d'Edge Impulse - partie 4 : Blocs d’apprentissage Mike Parks
Dans notre dernier article de blog sur Edge Impulse, nous avons commencé à approfondir le sujet du flux de travail Create Impulse en examinant les différents types de blocs de traitement ainsi que leur usage respectif. Dans le présent article, nous nous intéresserons aux blocs d’apprentissage ainsi qu’au bloc de sortie, qui vient conclure le flux de travail Create Impulse. Dans Edge Impulse, on entend par blocs d’apprentissage les algorithmes d’apprentissage automatique qui servent à entraîner des modèles sur des données prétraitées.

Comprendre les capteurs d’odeur David Pike
Nous nous reposons sur nos sens pour nous aider à comprendre le monde qui nous entoure. Chacun d’entre eux fournit des informations spécifiques que notre cerveau associe entre elles pour créer une image de notre environnement. Avec l’essor de l’intelligence artificielle (IA) et de l’apprentissage automatique (ML, pour machine learning), nous nous appuyons de plus en plus sur la technologie pour prendre des décisions complexes.

Principes de base d'Edge Impulse - troisième partie : Blocs de traitement Mike Parks
Bienvenue à notre série continue sur la façon dont les développeurs peuvent tirer parti des services d'Edge Impulse pour apporter la technologie d'apprentissage automatique aux systèmes intégrés. Pour rappel, Edge Impulse est une plateforme qui permet de construire, de déployer et de gérer des modèles d'apprentissage automatique pour les dispositifs périphériques. Dans ce troisième chapitre, nous allons explorer en détail l'une des étapes les plus cruciales du flux de travail Edge Impulse : la conception d'impulsion.

Principes de base d'Edge Impulse : première partie Mike Parks
Le flux de travail pour développer des solutions qui utilisent des modèles d'apprentissage automatique (machine learning, ML) peut être complexe. Edge Impulse est un outil basé sur le cloud qui réduit considérablement la complexité du flux de travail pour les développeurs de systèmes embarqués afin d'ajouter la technologie d'apprentissage automatique (ML) à leurs produits.

Rapprocher l’IA des produits intelligents Christian Hackmann
Robots pour particuliers et robots industriels, lunettes de réalité augmentée, accès intelligent aux bâtiments ou aux données, véhicules autonomes… Les exemples ne manquent pas pour démontrer que les produits dotés d’une intelligence artificielle (IA) seront bientôt des éléments essentiels de notre société.

Cas d'utilisation d'Edge Impulse : Santé et dépistage du cancer Norik Badalyan
L’apprentissage automatique (Machine Learning) compte parmi les technologies les plus transformatrices qui ont émergé au cours de la dernière décennie. Plus il évolue et se répand dans d’innombrables domaines, plus son impact devient évident.

Cas d'utilisation de la plateforme Edge Impulse : Détection des feux de forêt Muhammed Zain and Salman Faris
L'apprentissage automatique (Machine Learning) peut changer fondamentalement notre façon de vivre et de fonctionner dans le monde. À la base, l'apprentissage automatique n'est qu'un moyen mathématique de prévoir des événements futurs à partir de données antérieures. Cependant, lorsqu'il est utilisé pour faire face aux grands défis, il peut ouvrir la voie à un avenir plus sûr et meilleur pour l'humanité.

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