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使用基于 Python 和神经网络的边缘 AI 加速预测性维护

对于工厂、医院以及其它环境内重要资产的细微性能或行为变化,机器识别的速度远远快于人类。Xilinx 助力的系统可结合智能性,通过应用预测性维护来最大限度提升生产力并减少停机时间。基于 Python 以及神经网络的 Xilinx 边缘 AI 解决方案可简化硬件加速预测性维护的实现,从而可为这些系统持续监控资产,分析数据并智能规划服务。在本次网络研讨会上,您将看到这是如何在工业电机以及其它应用中完成的!

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