高焕堂 （台湾铭传大学、长庚大学 教授）0 引言在人与AI之间，最典型的协同合作模式是：由人们去观察而萃取特征，然后AI依据该特征进行分类，这称为：人工提取特征。此外还有进一步的合作模式：让AI自
常见的转换器交流性能特征有哪些，都有什么作用-在消费、医疗、汽车甚至工业领域，越来越多的电子产品利用高速信号技术来进行数据和语音通信、音频和成像应用。尽管这些应用类别处理的信号具有不同带宽，且相应使用不同的转换器架构，但比较候选ADC（模数转换器）及评估具体实施性能时，这些应用具有某些共同特性。具体而言，从事这些不同应用类别的设计师需要考虑许多常见的转换器交流性能特征，这些特征可能决定系统的性能限制。
详解指纹传感器工作原理及提高匹配性能的方法-指纹识别过程同所有的生物体特征识别的过程类似，分为用户注册和特征匹配2个部分。首先，需要录入指纹图像，对获取的原始图像进行处理，包括图像增强、分割、细化、二值化等。
一种采用像素积分单元阵列结构的FPGA实现与性能分析-Adaboost 算法是Freund 和Schapire 于1995 年提出的，全称为Adaptive Boosting。它是 Boosting 算法的改进，意为该算法通过机器训练与学习不断自适应地调整假设的错误率，这 种灵活性使得Adaboost 算法很容易与实际应用联系起来。2001 年，微软研究院的P.Viola 提出了基于Haar 特征的Adaboost 算法，创造性地将积分图的概念引入到人脸检测的特征 计算当中，由于此算法使用了大量尺寸不一的矩形作用来表征人脸。并且该算法中用以检测 人脸的分类器是采用的级联结构，按照由弱到强的顺序组织的，其优点在于按照统计概率， 在图像检测的一开始就能够将大部分不包含人脸的区域排除在外，省去了后面计算负载更重 的检测步骤，以此达到检测速度提升的目的。经过实际测试，P3 700MHz 的处理器对352*288 的图像进行检测的速度为15 帧/秒。但是如果在嵌入式平台上运行的话
基于FPGA器件实现CNN加速系统的硬件设计-随着近些年深度学习的迅速发展和广泛的应用，卷积神经网络(CNN)已经成为检测和识别领域最好的方法，它可以自动地从数据集中学习提取特征,而且网络层数越多，提取的特征越有全局性。通过局部连接和权值共享可以提高模型的泛化能力，大幅度提高了识别分类的精度。并且随着物联网的发展，部署嵌入式端的卷积神经网络要处理大量的数据，这将会消耗大量的资源与能量，而嵌入式设备通常用电池维持工作，频繁更换电池将会提高成本，因此对于推断阶段的运算加速以及低功耗设计有重要实际意义。
Java面向对象的封装原则-由上面的内容可以看出，Java封装就是把现实世界同类事物的共同特征和行为抽取出来，放到一个新建的类中，并设置类属性（特征）和行为的访问权限，同时提供外部访问类属性和行为的方法。
压力传感器的信号特征及误差分析-一般而言，在未经数字化处理之前的压力传感器，多会在产品的特性栏中描述迟滞（压力、温度）及线性度、温度系数等特征参数，而经过数字化处理后的压力传感器或者变送器，在描述输出信号特性的时候，大多不再描述这些参数指标，而是提供总体的测量精度等参数。
