基于 Arm 的处理器
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- 使用 Linux 的 Sitara™ 设备中的 USB 系统设计
- 课程时长：1:07:40
- 视频集数：7
- 标签： Linux USB AM335x AM437x Sitara™
- 本培训概述了您在使用 Linux 的 Sitara 嵌入式处理器（AM335x、AM437x 和 AM57x）上的 USB 系统设计。
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- TI Edge AI Cloud - 嵌入式深度学习评估
- 课程时长：13:27
- 视频集数：4
- 标签： TI Edge AI Cloud 嵌入式 深度学习 TDA4VM 处理器 Jacinto
- TI Edge AI Cloud是一项免费服务，让您无需购买评估板即可评估加速深度学习推理。您可以免费访问，让您通过云连接到 Jacinto™ TDA4VM 处理器评估板，体验我们易于使用的软件开发环境，并在几分钟内获得各种性能基准测试。 TI Edge AI Cloud 可让您： 1 通过云连接到Jacinto™ TDA4VM 处理器评估板 2 体验软件开发易用性 3 获取延迟、每秒帧数处理、DDR 带宽和精度基准 4 使用 TensorFlow、TensorFlow Lite、Pytorch、MXNet 和 ONNX 模型
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- TI - 基于 AMIC 产品的工业通信总线设计方案
- 课程时长：1:06:59
- 视频集数：6
- 讲师：刘靖伟
- 标签： 工业通信 驱动器 控制器 EtherCAT AMIC
- 随着工业通信的不断发展，各种通信协议百花齐放，各类驱动器、控制器产品支持 EtherCAT, ProfiNET 的趋势也越发明显。本次直播通过对 TI Sitara 的工业通信方案及产品的介绍，通过实例演示让大家了解TI方案的实现原理及优势。
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- TI 无线电池管理系统 (BMS) 演示
- 课程时长：1:17
- 视频集数：1
- 标签： 无线电池管理系统 BMS 汽车 电池监测器 SimpleLink
- 了解如何在汽车电池管理系统 (BMS) 中使用 TI 的高级专有无线协议来消除线束和连接器。TI 的无线 BMS 解决方案是业界较早通过 TÜV SÜD 评估的功能安全概念，基于 BQ79616-Q1 电池监测器和平衡器以及 SimpleLink™ 2.4GHz CC2662R-Q1 无线 MCU。该demo基于 TI 的 SimpleLink 无线 BMS 开发套件 (CC2662RQ1-EVM-WBMS) 和 SimpleLink 无线 BMS SDK (SIMPLELINK-WBMS-SDK) 。
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- 基于 TI Jacinto™ 的深度学习平台介绍
- 课程时长：47:48
- 视频集数：2
- 讲师：Denny Yang
- 标签： ADAS Jacinto™ 7 TDA4 深度学习 TIDL库 处理器 工业
- 本系列视频主要介绍深度学习基本概念和目前在工业中应用的痛点，并以TI Jacinto平台为例介绍TIDL库，介绍如何快速的开发基于Jacinto的深度学习平台。
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- 人机交互新趋势的 TI Sitara 处理器的应用
- 课程时长：58:40
- 视频集数：6
- 标签： 工业与协作机器人 AM335X AM5728 人机交互 Sitara 处理器 工业
- 基于 AM335x Cortex A8,AM437x Cortex A9,AM57xx Cortex A15 平台的人机交互窗口满足工业的四大新需求，更美观的人机界面，更高的视频和实时性能，更低功耗，更长的产品生命周期和稳定的供货保证。
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- 利用边缘处理进行 IEPE 振动监控
- 课程时长：1:59
- 视频集数：1
- 标签： 边缘处理 IEPE 振动监控 ADC 数据处理
- 基于 SPE 的 4 通道独立边缘振动处理器 • 高分辨率信号链 • 高分辨率 ADC • 高速数据处理 • 基于 Sitara 的 Linux Web 服务器 • 基于 Sitara 的以太网 MAC+ 以太网 PHY • SPE+PoDL 和多端口 PSE
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- 利用 TI 免费在线资源，即刻创建您的“Hello World”边缘 AI 应用
- 课程时长：1:10:58
- 视频集数：1
- 标签： AI 深度学习 Jacinto TDA4x 处理器 嵌入式边缘设备
- 在本次网络研讨会中，您将学习到以下内容： 1.使用符合行业标准的深度学习架构创建您的第一个“Hello World”嵌入式AI应用程序; 2.使用 Jacinto TDA4x 处理器将应用程序移植到嵌入式边缘设备 3.如何在无需任何手动工具的情况下启动TI领先的深度学习推理加速器以及其他视觉和图像处理加速器 4.使用您现在可以通过云访问的 Jacinto TDA4x 处理器，在几分钟内获得嵌入式推断基准 5.如何获取免费的AI工具来扩展您的应用程序（例如，用于检测，分类和细分的优化模型） 此网络研讨会所需的所有工具和资源均可免费从网上获得。因此，您无需购买任何硬件且不需要任何 AI 软件开发经验即可参与其中。
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