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　　英飞凌科技股份公司近日宣布将推出一款电池供电的智能报警系统（SAS）。该技术平台利用基于人工智能/机器学习（AI/ML）的传感器融合技术，实现了高精准度和超低功耗。与低功耗的声学事件检测方案相结合，可以带来出色的性能表现。这款设计紧凑的智能报警系统，与目前在智能楼宇和智能家居中使用的声学报警系统相比，不仅具有更高的检测精准度，而且其电池使用寿命能够媲美甚至超越传统的解决方案。

　　英飞凌科技电源与传感系统事业部物联网和传感器解决方案副总裁Laurent Remont表示：“我们很高兴能通过一种与众不同的差异化创新方式，将AI/ML功能融入到电池供电的传感器系统中，保障居家安全。该系统兼具经济实用和电池使用寿命长等特点。目前，市面上的家居安防解决方案存在一些缺陷，例如在玻璃破碎检测方面的可靠性不高等。我们的新解决方案将诸多先进技术深度融合，打造出了一套智能、可靠且节能的报警系统。我们期待为家居安防市场带来更多创新的解决方案。”

　　该解决方案采用了英飞凌具有高信噪比（SNR）的XENSIV™ 模拟MEMS麦克风IM73A135V01、XENSIV数字压力传感器DPS310及PSoC™ 62微控制器。此外，英飞凌还为用户提供传感器融合软件算法，该算法以经过精确训练的AI/ML模型为基础，通过将麦克风传感器和压力传感器收集到的数据结合在一起，进行分析，能够准确区分室内尖锐的声音以及一些特殊的音频或压力变化等。当玻璃破碎，或由于烟雾报警、一氧化碳报警以及通过门窗探测到有入侵行为而触发家庭报警器时，就会产生这些变化。

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　　AI/ML传感器融合算法还能够屏蔽掉许多其他背景噪声或者不相干的压力变化，从而避免误报。

　　英飞凌新推出的智能报警系统，将为家居生活提供安全保障。该系统的参考设计现已问世，参考板将于2022年9月开放供应。

　　关键字：引用地址：英飞凌推出业界首款集成AI/ML功能、采用传感器融合技术的智能报警系统

　　新浪科技讯 北京时间4月1日消息，据国外媒体报道，德国芯片制造商英飞凌科技(简称英飞凌)本周五表示，公司存储芯片部门的分拆日期由原定的7月1日提前到5月1日，新公司名为Qimonda，但目前尚未决定Qimonda是否上市或到哪儿上市。 英飞凌周五在慕尼黑举行的新闻发布会上表示，此前有关提前分拆存储芯片部门的报道属实，但新公司在成立初期仍将保留英飞凌全资子公司的身份。公司声明表示：Qimonda进行首次公开发行显然是英飞凌下一步优先考虑的目标。但声明没有透露上市可能选择的地点。 英飞凌去年11月宣布，计划将销量居全球第四的DRAM存储芯片业务分拆成立新的独立公司，而将全部精力专注于面向工业、汽车及通讯的逻

　　设计一款可以寻线，冲线并在过程中实现投球功能的机器人，需要技术的支持，在实验中机器人的整体结构中安装了三个传感器和一个光感传感器，这里主要分析各传感器的实际应用总结。 本论文主要介绍是以单片机ATmega16为智能控制系统核心，在移动的机器人系统中应用光感传感器实现机器人对障碍物的一系列行为；通过红外传感器实现机器人在移动过程中对黑色胶条的寻线.红外传感器的应用 红外传感器一般是由系统，探测器，信号调理及显示单元等组成的。红外探测器是红外传感器的核心，它是利用红外辐射与物质相互作用所呈现的物理效应来探测红外辐射的。自然界中任何物体只要温度高于绝对零度都能产生红外辐射，而且温度越低的物

　　+3D视觉”产品系列 智能自动装卸车系统 --3D视觉硬核产品，助力高效货运物流

　　当前，大型物流企业及袋装物料生产类企业（例如水泥、化肥、粮食、饲料、橡胶生产厂商）每天会有大量的货物发运，人工装卸车与生产效率矛盾越来越大。由于货品繁重，工作强度大，危险系数高，招工困难，货品装卸车过程迫切需要实现自动化及无人化。        SpeedBot        智能自动装卸车系统        视比特面向货品装卸车场景，推出“AI+3D视觉+3D LiDAR”智能自动装卸车系统，该产品实现了料车/托盘到货车的装车功能及货车到料车/托盘的卸货功能，并能完成车辆智能识别、货品自动码垛、桁架/工业机器人轨迹规划、避障等复合场景下自动装卸及柔性化协同等工序，满足无人化作业，大幅提升货品装卸的效率。

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　　雷锋网消息，5月7日，在微软Build 2019开发者大会上，微软宣布推出第一个应用微软AI的自主系统（Autonomous systems）。该系统建立在微软此前收购的Bonsai公司的基础能力上，可帮助开发人员使用微软的AI和Azure相应工具训练可以自主运行的系统模型。 据悉，该系统主要应用了微软的机器教学和仿真技术两项技术，以模拟真实环境进行模型/系统训练。 微软AI自主系统，机器教学+仿真技术 通过微软这一自主系统，开发人员还可以应用微软的Azure IoT、ROS for Windows等服务，以在云端或设备端构建智能机器人系统。 在此次系统首个预览版本发布之前，微软就这一系统已与丰田旗下Toyota Material

　　的自主系统，能让机器蛇自主爬楼、避障 /

　　ROHM集团旗下的Kionix, Inc.,(总部位于美国纽约州伊萨卡)开发出非常适用于智能手机和可穿戴式设备的计步器功能的3轴加速度传感器“KX126”。下面就随网络通信小编一起来了解一下相关内容吧。 ROHM开发出内置步行检测及计步功能的加速度传感器“KX126” 有助于智能手机和可穿戴式设备等的小型化与低功耗化 本产品在传感器中内置了步行检测及计步算法，无需再为了计步器功能而单独设计电路，有助于减轻客户的设计负担。另外，利用优化的ROHM独有低功耗算法，新增计步器功能仅需100nA，有助于应用的低功耗化(普通加速度传感器的功耗约为150uA)。不仅如此，采用2x2x0.9mm的小型封装，即使有限的空间也可实现计步器

　　“汽车智能电动化发展，于汽车压力传感器而言从来都不是负面消息。”日前，在与武汉飞恩微电子有限公司（以下简称为飞恩微电子）总经理 王小平先生沟通时，他如是表示。 毫无疑问，我们正站在百年未有之大变革的十字路口，此前所预判的节能与新能源汽车新车渗透率各占一半大概率将提前实现，纯燃油车的时代正在加速退场。 中国电动汽车百人会理事长陈清泰进一步指出，未来汽车对传统汽车的颠覆性，将使传统零部件体系的50%以上面临重构，内燃机动力系统相关领域岌岌可危，其中便包括广泛用于动力系统中的压力传感器。 这在王小平看来，汽车产业新旧赛道切换，势必将给传统压力传感器带来冲击，但同样蕴藏更多发展机遇。 拐点初现，百亿赛道迎来发展新机遇

　　国产替代正当时 /

　　支持始终开启工作模式，降低功耗和空间基准。 高能效和低噪声让新产品成为物联网、穿戴式装置、室内导航和手持应用的理想选择 中国，2014年9月11日 ——横跨多重电子应用领域、全球领先的半导体供应商、全球领先的MEMS制造商及消费性电子和移动设备MEMS供应商 意法半导体（STMicroelectronics，简称ST；纽约证券交易所代码：STM）宣布开发首款 iNEMO™ Ultra产品 - 始终开启、高性能加速度计和陀螺仪双片6轴传感器解决方案。新产品在运动传感器市场确立新的器件级和系统级能效、信号噪声和性能标杆。配合意法半导体的STM32超低功耗系列微控制器，LSM6DS3双片解决方案将给移动产品、穿戴式装置和物联网

　　随着智驾从L0（预警功能），L2（独立的横纵向执行功能）到目前L2.9（城市NOA）的快速演变和装配，车辆对外界的感知需求也在快速增加。 为了让各类传感器更精确的感知，在传感器装车后，就需要对传感器进行标定以获取各个传感器的安装位置。具体来说，就是通过标定确定车身坐标系下传感器的位置。 一、传感器标定类型 在一辆具备L2+级别智驾车上，常会搭建摄像头，激光雷达，毫米波雷达，GPS/IMU等传感器。从性质上讲，传感器标定包括内参标定和外参标定两种类型。 1、内参标定 内参标定主要关注传感器本身的参数，如相机的焦距、光心以及畸变参数等。通过建立传感器误差模型，获得传感器特性参数，进而消除传感器本身测量误差。关于相机标定可进

　　标定技术：从单一到联合标定 /

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