加速点击控制应用中的边缘分析和机器学习部署

想知道如何为电机控制或者其它工业物联网应用实现远程诊断和预测性维护吗？此次研讨会将通过名为“PYNQ”的革新型架构向您展示赛灵思 Zynq SoC在工业物联网边缘智能和控制应用中的“自适应”的能力。

Python + Zynq= PYNQ。PYNQ是赛灵思公司开发的一个开源项目，旨在让基于赛灵思Zynq的嵌入式系统设计更加容易。其结合了业界最流行编程语言Python的高效生产力和丰富的开源分析库和机器学习库，以及赛灵思Zynq SoC 灵活可扩展的特性，可加速实现电机控制中边缘分析和机器学习的快速部署。

本次网络研讨会将介绍为什么需要在电机控制应用中使用赛灵思ZynqSoC的基本概念，以及PYNQ如何在无论是否连接到云网络的条件下，都能帮助软件工程师或者数据分析师轻松地从电机数据中获得片上的、实时的洞察分析。PYNQ所带来的关键的差异化在于传感器数据在可配置硬件中的预处理，这个预处理可以帮助应用软件发挥出最大效用。

通过本次研讨会，您可以学习到：

为何在工业物联网边缘应用中采用赛灵思 — 以使用现代电机控制为例；

了解PYNQ框架的速度和易用性，包括硬件覆盖，Jupyter笔记本和已支持的 Python 库；

PYNQ是如何实现远程诊断、预测性维护和数字双胞胎概念；

如何启用 PYNQ 应用— 提供工具包、教学视频、文章和社区设计实例等相关链接。

时间：2018年9月27日 | 10:00 - 12:00

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