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原创 【进迭时空 K1 MUSE Pi Pro】YOLO26 部署测试
本文介绍了进迭时空 K1 MUSE Pi Pro 开发板结合 OpenCV 和 Ultralytics 库实现 YOLO26 板端部署，并实现目标识别、姿态估计、图像分割、图像分类、旋转框检测的项目设计，包括环境部署、模型获取、关键代码、效果演示等。
无垠的广袤0107
- 无垠的广袤
原创 【进迭时空 K1 MUSE Pi Pro】介绍、系统测试
本文介绍了进迭时空 K1 MUSE Pi Pro 开发板的相关信息，包括参数特点、资源配置、系统框图等，进一步连接外设开机进入系统，SSH 远程登陆。
无垠的广袤1133
原创 端侧AI视觉持续升温！全志V883重磅亮相，AI嵌入式平台赋能AI视觉量产加速
7月23日，在2026全志科技「智慧视界」生态创新大会上，全志科技带来了V881处理器和Agent解决方案，还宣布了V883的上市时间和产品细节。让人眼前一亮的是，在全志的方案平台上，一个AI视觉产品的开发周期，已经相比过去缩短过半。
章鹰观察063
近期项目国产化替代需求激增
近期项目国产化替代需求激增，从工业控制、安防 IPC、具身机器人到车载域控、物联网网关，市面上国产开发板型号爆发式增长：玄铁、瑞芯微、地平线、飞凌、触觉智能、赛昉、地瓜机器人、涂鸦 Tuya、纳芯微、六岳微、匠芯创、富瀚微、进迭时空、飞腾等几十家厂商均推出完整评估套件，但选型、移植、量产踩坑问题层出不穷，今天开帖和大家深度交流选型逻辑、实际落地痛点，欢迎结合项目经验留言分享！
CNC老兵050
第四期测评活动：纳芯微NS800RT7P65D开发板免费试用
NS800RTP65D(S)系列是纳芯微（NSSine™）基于 ARM Cortex®-M7 内核推出的一款实时微控制器。该系 列融合了数字信号处理与微控制器两大优势，为纳芯微的最新研发成果。 本产品搭载两个 ARM Cortex®-M7 内核。该内核基于 ARMv7E-M 架构，集成双精度浮点单元（FPU），符 合 IEEE 754 标准；内置 DSP 扩展指令集，支持单周期 16/32 位 M
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原创 NPU算力突破15Tops！瑞芯微亮相WAIC，双芯方案覆盖八大应用领域
7月19日，在WAIC大会上，端侧AI SoC芯片领先厂商瑞芯微展出了RK35xx主控+RK1828端侧AI协处理器双芯协同方案。瑞芯微RK82X产品负责人杨凯对媒体表示，此次瑞芯微展示了八大可落地的端侧AI方案，包括AI NAS, AI NVR, 车载AI Box以及大屏类的应用、音频模型应用和视频模型应用，智能体应用和机器人应用。
章鹰观察055
原创 25亿颗里程碑达成！兆易创新MCU生态成型，开发者福音来了
我们正处于万物互联，万物智能全面普及的时代，厂商只做硬件或者芯片是不够的，更需要我们打造一套完整、开放和落地的底层创新生态。7月16日，在深圳举办的AIoT生态技术大会上，兆易创新MCU事业部负责人闫雪璐发表了《构筑芯片之上的创新生态，开放共建助力智能升级》的演讲。
章鹰观察0205
原创 开源硬件加速计划第二期——涂鸦T5开源 AI 助理征集活动
华秋开源硬件社区，为你的创意买单！活动以 “用T5，让AI硬件触手可及”为主题，倡导开发者充分利用T5开发板的语音交互、屏幕显示、AI推理等核心能力，结合Vibe Coding等AI辅助编程工具，降低AI硬件开发门槛，加速创意落地。
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原创 《运算放大器从入门到精通》读书报告（二）
和高校课堂教材重数学推导、轻实际调试的写作模式不同，本书完全贴合硬件工程师成长路线划分章节，搭建起从零基础入门到工业项目落地的完整学习链路，本书最大特色是脱离纯理论学院派写作，每一章都融入作者多年一线开发踩坑经验，将理论公式、电路原理图、仿真波形、故障排查流程融为一体，同时兼具教材、器件手册、项目案例库三重作用，兼顾在校学习、竞赛开发与职场项目开发多重需求。为此，我写下了这篇读书报告。
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原创 拥抱AI数据中心，安路科技慕展推第五代SALELF系列
7月1日到3日，安路科技亮相上海慕尼黑电子展，在AI视觉与边缘计算，汽车电子和数据中心都有精彩产品亮相，本次重点推荐的有SALELF系列FPGA，面向数据中心和服务器。ELF系列FPGA定位低功耗可编程市场，采用先进的55nm低功耗工艺制造，是目前国产低功耗小容量可编程器件中容量密度领先的产品。
章鹰观察061
原创 三星量产PCle6.0企业级SSD, 助力英伟达算力平台
7月8日，三星电子宣布实现PM1763的量产，这是该公司基于PCle6.0的企业级固态硬盘，是三星专为英伟达Vera Rubin AI算力平台打造的。与上一代产品PM1753相比，PM1763的顺序读写速度实现倍增，以16TB版本为例，其顺序读写速度达每秒28400MB,顺序写入速度达到每秒21900MB。这种速度意味着，传输一个40GB的大型语言模型仅需要1.4秒（以 Meta Llama-37
章鹰观察053
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