電氣工程是現代世界技術背后的驅動力,從照亮我們家園的電力到讓我們保持聯系的電子設備。 這是一個廣泛的領域,涵蓋一系列子學科,包括發電和配電、電子、電信和控制系統。
隨著社會變得更加互聯和能源意識增強,電氣工程的作用越來越重要,可再生能源集成、數據安全和自動化等關鍵挑戰需要創新的解決方案。 生成式人工智能和機器學習為自動化電路設計、優化能源管理和增強信號處理技術提供了突破性的方法。 這些方法將使電氣工程師能夠創建更高效??、可靠和可持續的系統,從而為我們所有人塑造更光明的未來。
為一切提供動力:
電路設計:Cadence 等平臺和 KiCad 等開源工具可以自動化和優化電路設計,從而節省時間和精力。
能源管理:用于智能建筑設計的 Verdigris 等解決方案和 OpenEnergyMonitor 等開源平臺,以及 LF Energy 托管的能源提供商的各種項目,可以優化能源的產生和消耗,為可持續發展做出貢獻。
信號處理:MATLAB 等商業軟件和 GNU Radio 等開源軟件可以增強信號處理技術,改善通信系統。
審核編輯:劉清
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原文標題:如何在電氣工程中使用生成式人工智能和機器學習?
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