Если у нас число 18, т.е. 2х значное, можно ли сразу за один шаг выяснить и положить в регистр, что первые 2 логарифма по основанию 10 будут -2, т.е. чтобы привести к 0.18, надо последовательно умножить 2 раза (=размерности числа) на 0.1. так же быстрее?
Успех маловероятен, т. к. одна и та же деталька разных производителей будет звучать по разному в зависимости от ее жесткости, прибавьте сюда разную по дням температуру, насколько ту деталь затянули или она болтается, сколько налипло грязи, насколько загружена машина и т.д. и т.п. Т.е. звучать она будет сильно по разному. Вряд ли ИИ сможет распознавать ситуации. Скорее всего на разные элементы и их диагностику потребуются специализированные датчики в гораздо большем количестве
Описанный выше компактный метод нахождения логарифмов (для их сложения) т.е. умножения чисел вероятно, подойдет для скоростного умножения матриц в fpga для AI. Если в дешевой fpga умножителей несколько десятков, что уже неплохо, то так можно запихнуть в разы больше
Просто у них в качестве передатчика был искровой разрядник
Если у нас число 18, т.е. 2х значное, можно ли сразу за один шаг выяснить и положить в регистр, что первые 2 логарифма по основанию 10 будут -2, т.е. чтобы привести к 0.18, надо последовательно умножить 2 раза (=размерности числа) на 0.1. так же быстрее?
Успех маловероятен, т. к. одна и та же деталька разных производителей будет звучать по разному в зависимости от ее жесткости, прибавьте сюда разную по дням температуру, насколько ту деталь затянули или она болтается, сколько налипло грязи, насколько загружена машина и т.д. и т.п. Т.е. звучать она будет сильно по разному. Вряд ли ИИ сможет распознавать ситуации. Скорее всего на разные элементы и их диагностику потребуются специализированные датчики в гораздо большем количестве
Описанный выше компактный метод нахождения логарифмов (для их сложения) т.е. умножения чисел вероятно, подойдет для скоростного умножения матриц в fpga для AI. Если в дешевой fpga умножителей несколько десятков, что уже неплохо, то так можно запихнуть в разы больше