ai電路

㈠ ar和ai的區別和用途

AR和AI的區別在於他們對於電路的智能控制方式不同，主要用於一些電子晶元的觸控板。

㈡ 在電子電工中AI代表什麼意思

AI : 模擬量輸入。
其他相關的還有：
AO： 模擬量輸出。
DI: 開關量信號輸入。
DO: 開關量信號輸出。

㈢ PCB板紅圈處的AI孔作用是什麼

PCB板紅圈處的AI孔作用是安裝螺絲使用的，PCB（ Printed Circuit Board），中文名稱為印製電路板，又稱印刷線路板，是重要的電子部件，是電子元器件的支撐體。

㈣ 人工智慧的原理是什麼

人工智慧的原理，簡單的形容就是：

人工智慧=數學計算。

機器的智能程度，取決於「演算法」。最初，人們發現用電路的開和關，可以表示1和0。那麼很多個電路組織在一起，不同的排列變化，就可以表示很多的事情，比如顏色、形狀、字母。再加上邏輯元件（三極體），就形成了「輸入（按開關按鈕）——計算（電流通過線路）——輸出（燈亮了）」

但是到了圍棋這里，沒法再這樣窮舉了。力量再大，終有極限。圍棋的可能性走法，遠超宇宙中全部原子之和（已知），即使用目前最牛逼的超算，也要算幾萬年。在量子計算機成熟之前，電子計算機幾無可能。

所以，程序員給阿爾法狗多加了一層演算法：

A、先計算：哪裡需要計算，哪裡需要忽略。

B、然後，有針對性地計算。

——本質上，還是計算。哪有什麼「感知」！

在A步，它該如何判斷「哪裡需要計算」呢？

這就是「人工智慧」的核心問題了：「學習」的過程。

仔細想一下，人類是怎樣學習的？

人類的所有認知，都來源於對觀察到的現象進行總結，並根據總結的規律，預測未來。

當你見過一隻四條腿、短毛、個子中等、嘴巴長、汪汪叫的動物，名之為狗，你就會把以後見到的所有類似物體，歸為狗類。

不過，機器的學習方式，和人類有著質的不同：

人通過觀察少數特徵，就能推及多數未知。舉一隅而反三隅。

機器必須觀察好多好多條狗，才能知道跑來的這條，是不是狗。

這么笨的機器，能指望它來統治人類嗎。

它就是仗著算力蠻干而已！力氣活。

具體來講，它「學習」的演算法，術語叫「神經網路」（比較唬人）。

（特徵提取器，總結對象的特徵，然後把特徵放進一個池子里整合，全連接神經網路輸出最終結論）

它需要兩個前提條件：

1、吃進大量的數據來試錯，逐漸調整自己的准確度；

2、神經網路層數越多，計算越准確（有極限），需要的算力也越大。

所以，神經網路這種方法，雖然多年前就有了（那時還叫做「感知機」）。但是受限於數據量和計算力，沒有發展起來。

神經網路聽起來比感知機不知道高端到哪裡去了！這再次告訴我們起一個好聽的名字對於研（zhuang）究（bi）有多重要！

現在，這兩個條件都已具備——大數據和雲計算。誰擁有數據，誰才有可能做AI。

目前AI常見的應用領域：

圖像識別（安防識別、指紋、美顏、圖片搜索、醫療圖像診斷），用的是「卷積神經網路（CNN）」，主要提取空間維度的特徵，來識別圖像。

自然語言處理（人機對話、翻譯），用的是」循環神經網路（RNN）「，主要提取時間維度的特徵。因為說話是有前後順序的，單詞出現的時間決定了語義。

神經網路演算法的設計水平，決定了它對現實的刻畫能力。頂級大牛吳恩達就曾經設計過高達100多層的卷積層（層數過多容易出現過擬合問題）。

當我們深入理解了計算的涵義：有明確的數學規律。那麼，

這個世界是是有量子（隨機）特徵的，就決定了計算機的理論局限性。——事實上，計算機連真正的隨機數都產生不了。

——機器仍然是笨笨的。

更多神佑深度的人工智慧知識，想要了解，可以私信詢問。

㈤ 電子廠的AI工藝指的是什麼

AI是（Auto-Insert)的簡寫，意思是自動插件技術，自動將元器件安裝在PCB上面。工作內容是有關於機插工藝手法的內容。

1、直插元器件與AI工藝有密切關系。在直插元器件中，能用機器自動打的（AI），而不選用人工手插的（MI）。

2、有些元器件不能AI，一般編帶的元器件都可以AI（編帶就是為了方便AI）。

3、結合實例解釋一下，下圖為一拼板，首先介紹一下AI的定位孔，左下角為4mm的圓孔，要求距離左邊和下邊5mm，右下邊的定位孔為4*5的橢圓孔，只要求距下邊5mm；上下板邊是為了PCBA可放置到傳送帶上，進行波峰焊接。

4、前板邊，有時會有錫水上來，主要起擋錫作用，5mm就夠了；後面的板邊可以不需要；四個箭頭是表示過爐時，PCBA進爐的方向。

(5)ai電路擴展閱讀：

研究課題

人工智慧的研究方向已經被分成幾個子領域，研究人員希望一個人工智慧系統應該具有某些特定能力，以下將這些能力列出並說明。

解決問題：

1、早期的人工智慧研究人員直接模仿人類進行逐步的推理，就像是玩棋盤游戲或進行邏輯推理時人類的思考模式。到了1980和1990年代，利用概率和經濟學上的概念，人工智慧研究還發展了非常成功的方法處理不確定或不完整的資訊。

2、對於困難的問題，有可能需要大量的運算資源，也就是發生了「可能組合爆增」：當問題超過一定的規模時，電腦會需要天文數量級的存儲器或是運算時間。尋找更有效的演算法是優先的人工智慧研究項目。

3、人類解決問題的模式通常是用最快捷，直觀的判斷，而不是有意識的，一步一步的推導，早期人工智慧研究通常使用逐步推導的方式。人工智慧研究已經於這種「次表徵性的」解決問題方法取得進展。

㈥ 控制電路圖中的AI DI AO DO 什麼什麼意思

1、AI：模擬量輸入

所謂模擬量即4-20mA或0-10V的電流或電壓信號，輸入到DCS中，經過變換，還原出原來的值，比如電流值到DCS中顯示出來；電流互感器二次值（5A）經過電流變送器轉換成4-20mA信號（5A對應20mA）,輸入到DCS機櫃，經過轉換，在DCS中顯示實際的電流值。

2、DI：數字輸入信號（digital input）

所謂數字信號，及高電平1和低電平0，在控制上也就是斷開或閉合，DI就是一個開關量的輸入信號，給PLC或DCS一個斷開和閉合的命令，和常開啟動按鈕開關一樣，按下就是一個閉合信號；常用於狀態的顯示，比如斷路器合閘了，在DCS畫面顯示閉合。

3、AO：模擬量輸出

和AI相反，AO是DCS輸出4-20mA或0-10V信號，去控制設備的運行參數；比如，變頻器的速度控制過程，以40HZ為例，通過遠程DCS控制，認為給定參數值：40HZ，DCS同樣發出一個對應的模擬量電流值，在4-20mA范圍內（20mA對應50HZ），信號傳入到變頻器的控制器，變頻器按照要求運行在40HZ。

4、DO信號：數字輸出信號（digital output）

是一種開關量的輸出信號，即PLC發出一個啟動或停止的信號給設備，使設備啟動；比如電機的啟動，通過DCS認為發出啟動命令，電機控制迴路接通，接觸器得電吸合，電機啟動；功能和啟動按鈕一樣。

(6)ai電路擴展閱讀：

模擬信號信號波形模擬隨著信息的變化而變化，模擬信號其特點是幅度連續(連續的含義是在某一取值范圍內可以取無限多個數值)。模擬信號，其信號波形在時間上也是連續的，因此它又是連續信號。

模擬信號按一定的時間間隔T抽樣後的抽樣信號，由於其波形在時間上是離散的，但此信號的幅度仍然是連續的，所以仍然是模擬信號。電話、傳真、電視信號都是模擬信號。

信號抽樣後時間離散，但輻值不離散。常見的抽樣信號是周期矩形脈沖和周期沖激脈沖抽樣。模擬信號在整個時間軸上都是有定義的，在「沒有幅值」的區域的意義是幅值為零。

而離散時間信號只在離散時刻上才有定義，其他地方沒有定義，和幅值為零是不同概念，這兩種信號在時間軸看上去很相似，其實是以不同類型的系統為基礎的兩種有本質區別的信號。直觀的說，離散時間信號的橫軸可以認為已經不代表時間了。

㈦ dcs中的AI 模塊接線!

1. 4線制儀表：信號迴路和供電迴路完全獨立。
信號迴路電流流向：儀表+ → AI+ → AI- → 儀表-
2. 2線制儀表：信號迴路和儀表迴路共用。
迴路電流流向：24V+ → 儀表+ → 儀表- → AI+ → AI- → 0V
AI+就是你說的AI模塊的無源端，AI-就是你說的公共端。

㈧ 人工智慧和電路有關嗎

人工智慧當然和電路有關系的

雖然是人工智慧設備

它是也有電路板的，和電路是息息相關的雖然也有的帶有遙控功能。

㈨ 電路圖中AISENSE 的意思

這是National Instruments裡面的電路圖吧。
仔細看說明，裡面有寫，Ai sense 為所有channel的接地。即這是一個內置的接地線路，不需要你外部接地，只需要將所有負極接到這里就自動使所有負極接地了。他相當於在PGIA裡面接入了一個負極電壓，這樣將正電壓與負電壓的差值輸出來了。原因是有的電源正極可能比說明上的正極要高，而負極也不為零而是一個不大的正數，二者的差值才是實際輸出的電壓。但是如果不輸入負極只有正極，就可能使得總電壓超過NI的輸入電壓，使得設備擊壞，現在將正負都輸入進去，設備只會讀出二者的差值為輸入電壓，以降噪和保證電壓准確。