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    EEPW首頁 >> 主題列表 >> 202204

    202204 文章 進入202204技術社區

    碳中和背景下基于LoRa組網的智能化無土栽培種植系統的設計*

    • 隨著碳中和政策的提出及其在各個領域中的落地,文中提出設計了一款具有碳中和概念的,且通過LoRa組網技術設計的,可多節點部署的智能化無土栽培種植系統。該系統單個節點是一套基于計算機視覺技術與物聯網云技術實現的,具有對無土栽培營養液濃度自動配比、對植物生長溫濕度、光照等條件進行智能化管理的種植系統。
    • 關鍵字: 碳中和  無土栽培  LoRa組網  光伏發電  202204  

    BLE藍牙通信卡藍牙功能的技術研究與測試

    • 2021年5G開啟大規模商用,數字貨幣、數字身份識別等行業在5G網絡環境下加速推廣[1]。在手機通信卡上加載數字貨幣、數字身份識別等行業應用時,存在部分Android終端和蘋果終端無法通過ISO/IEC 7816機卡通道訪問手機通信卡的問題,導致數字貨幣、數字身份識別等行業應用無法在此類終端上使用。
    • 關鍵字: ISO/IEC7816機卡通道  通信卡  BLE藍牙  藍牙通道  202204  

    基于單片機的FM收音機設計

    • 該設計是單片機控制電路與TEA5767模塊電路及音頻功率放大電路共同組成的FM收音機電路,用來實現頻道接收、保存、播放等功能。系統采用STC89C52為主控,TEA5767作為數字信號處理器,I2C總線協議為主控與數字信號處理器之間的通信協議,可以實現頻道自動搜索、接收、保存、播放等功能。通過LCD顯示器實時顯示當下操作及相應頻道所在頻率。最終測試結果表明:該設計可以實現頻率在87.5 MHz~108 MHz調頻廣播的接收,本設計能夠達到了既定的設計目標。
    • 關鍵字: 單片機  FM收音機  TEA5767  I2C總線  202204  

    基于STM32的家庭互聯網檢測系統設計

    • 本設計為家庭互聯網環境參數檢測系統,通過STM32單片機讀取溫濕度傳感器溫濕度、二氧化碳濃度傳感器參數,有毒氣體數據、光照強度數據,實時的檢測家庭廚房的環境參數,防止因忘記關燃氣灶或者燃氣泄漏導致的人員傷亡或者火災發生。并通過物聯網模塊,實時的將告警信息上傳到阿里云,以便不在家時也可以實時的觀察到,有效地防止災難發生。
    • 關鍵字: STM32  單片機  環境監測  物聯網  202204  

    基于嵌入式的GUI設計與實現

    • 隨著信息技術的快速發展,基于嵌入式GUI的人機界面顯示技術日漸成熟從而被應用到更多的行業和領域,其在醫療行業也得到了推廣,并成為了醫療器械數字化、智能化建設的重點。本文研究了一種基于GUIDesigner人機界面系統,通過硬件電路設計及軟件系統進行實現;該系統設計簡便,適用性強,可以廣泛應用于醫療器械行業及其他不同場景。
    • 關鍵字: 人機界面  GUI Designer  系統設計  202204  

    關于深化應用智能巡檢機器人的方法研究

    • 智能巡檢機器人的出現可以代替或輔助人工進行巡檢,但是智能巡檢機器人在實際運用中存在運行穩定性差、巡檢質量不高、巡檢數據利用率低等問題,達不到機器人深化應用的目的。針對該問題本文從機器人的安裝、調試、驗收、運行、維護等方面闡述了解決方法,并提出對目前智能巡檢系統運行方式、導航方式、集控方式、數據分析處理的改進方法,通過對以上方法的實施,使機器人應用的范圍更加廣泛,能夠真正地代替人工巡視,輔助人們遠程進行設備故障的處理。
    • 關鍵字: 智能巡檢機器人  深化應用  方法  202204  

    基于STM32單片機的智能家居測量系統設計*

    • 為實現家居智能化的監控管理并且測量其溫度、空氣成分以及煙霧等重要數據,設計了基于STM32單片機的智能家居測量系統。硬件設計部分使用STM32單片機,并設計主電路;軟件設計中設置自動檢測家庭環境數據并實現實時上傳云端,完成智能家具測量系統。仿真實驗表明,該系統在一般環境和復雜環境中都有較高的測量精度和實時上傳云端功能。
    • 關鍵字: STM32  單片機  智能家居  測量系統  202204  

    基于ESP32的卡林巴琴制作教程

    • 作為一個理工男,對音樂總有著迷之興趣。但是在這方面一直缺乏指導,只在小學的時候上過幾節音樂,記得少許簡譜的概念。后來中學忙于文化課,大學選擇了電子專業,與音樂就越來越遠。筆者現在已經參加工作了,小時候埋在心里的種子終究會發芽,工作閑暇利用自己專業相關的知識,設計了一款電子樂器,與諸君分享。1? ?卡林巴琴簡介卡林巴琴本是非洲的一種民族樂器,通過彈撥發出聲音。本設計模仿卡林巴琴的外觀,采用圖1 所示的鼠標按鍵代替卡林巴琴的金屬彈片,藍牙連接手機,在手機上發出聲音。圖1 鼠標按鍵2&nbs
    • 關鍵字: 202204  

    學貫中西(6):闡述ML分類器的工作流程

    • 1? ?天字第一號ML模型:分類器在上一期里,曾經在Excel 畫面的幕后,設計了一個分類器(Classifier)模型,將各< 詩句> 歸類到各自所屬的< 作品>。此時,把一個作品名稱(如靜夜思),當作一個類(Class)。于是,這種ML 模型,就通稱為:分類器。在ML(機器學習)領域中,分類器就是天字第1 號模型。在本專欄的前面幾期里,曾經介紹過分類器的幕后實踐技術。在本期里,就來把去年介紹過的技術,與華夏的藝術、文化創作,連結起來,讓您能夠貫通ML 的知識
    • 關鍵字: 202204  

    如何用無橋圖騰柱功率因數校正控制器實現出色的AC-DC功率轉換效率

    • 電網提供的電能是交流電,但我們使用的大多數設備都需要直流電,這意味著進行這種轉換的交流/ 直流電源是能源網上最常見的負載之一。隨著世界關注能效以保護環境并管理運營成本,這些電源的高效運行變得越來越重要。效率作為輸入功率與供給負載的功率之間的比率衡量,很容易理解。但是,輸入功率因數也有很大的影響。功率因數(PF) 描述了任何交流電設備(包括電源)消耗的有用(真實)功率與總(視在)功率(kVA) 之間的比值。PF 衡量消耗的電能轉換為有用功輸出的有效性。如果負載是純阻性負載,PF 將等于1,但任何負載內的無功
    • 關鍵字: 202204  MOSFET  

    如何在資源受限的RISC-V內核上嵌入人工智能?

    • 人工智能(AI)幾十年來一直是一個熱門的技術話題。根據Statista 和Gartner 的預測,人工智能的收入將在未來4 年內增長4 倍,在2024 年后將超過1 000 億美元(1 美元約為人民幣6.4 元)。傳統上,復雜的人工智能計算在云端數據中心運行。在GPU 加速器和專門的系統級芯片(SoC)的幫助下,在臺式機上實現人工智能模型,可以減少云端訪問的要求。但在過去的幾年里,一個重要的轉變是AI 處理從云端轉到設備級。這主要歸功于嵌入式設備/SoC 的性能不斷提高和安全考慮。這種轉變催生了嵌入式人工
    • 關鍵字: 202204  

    優化邊緣節點設計,加速人工智能應用落地

    • 工業物聯網(IoT) 正在醞釀廣泛的轉變,這種轉變不僅將使互聯機器間的相互檢測成為一種競爭優勢,還將使其成為必不可少的基本服務。工業物聯網以邊緣節點為起始點,后者是檢測和測量的目標切入點。這是物理世界與計算數據分析進行交互的接口所在?;ヂ摰墓I機器可檢測大量的信息,進而用于制定關鍵決策。這種邊緣傳感器可能遠離存儲歷史分析的云服務器。它必須通過將邊緣數據聚合到互聯網的網關進行連接。理想情況下,邊緣傳感器節點具有很小的規格尺寸,可在空間受限的環境中輕松進行部署。解決邊緣節點的檢測、測量、解讀與連接挑戰數據可以
    • 關鍵字: 202204  IoT  MEMS  

    邊緣AI和機器學習將被廣泛應用于工業和家庭

    • 各行各業的數字化轉型和日常生活中的新場景已經對邊緣上的人工智能(AI)和機器學習、先進數據處理、音頻、視覺等產生了需求。邊緣機器學習(ML)計算支持廣泛的、智能化的工業和家庭應用,包括用于異常檢測的傳感器數據處理、預測性維護、用于改進玻璃破碎檢測的音頻模式識別、簡單命令詞識別以及視覺應用,如使用低分辨率攝像頭進行在場檢測或人數統計?,F在的產品設計人員已看到了人工智能和機器學習的巨大潛力,可以為家庭安全系統、可穿戴醫療監測器、商業設施和工業設備監控傳感器等邊緣應用帶來更多的智能化。所以SiliconLabs
    • 關鍵字: 202204  

    多處理引擎的異構系統引領邊緣AI高效部署

    • 在過去的兩年里,邊緣人工智能(Edge AI)實現了加速發展,這主要得益于小型化神經網絡架構的進步,從而可以在微控制器級(MCU)的器件上實現高精度。這增加了邊緣AI 應用和設備的數量,這些應用和設備可以通過這項技術以較低的成本實現。這方面的一個示例就是關鍵字識別,它已經成為智能家居設備交互的標準方式。邊緣AI 可以體現為多種形態,從非常小型的、低功耗的推理引擎,到高功耗的、具有特定功能的、與基站或智慧城市視頻監控等數據源同處一方的大型方案。在這些更大型的裝置中,異構架構(即針對特定任務的專業加速器)正在
    • 關鍵字: 202204  

    以全面解決方案,助力客戶開發集成邊緣人工智能方案

    • 根據算力的需求,人工智能(AI)技術主要分為云端AI 處理和端側的AI 處理。在集中式人工智能解決方案中,嵌入式設備(智能音箱、可穿戴設備等)通常依賴云服務器實現人工智能能力。而在邊緣AI 解決方案中,嵌入式設備本身即可在本地運行人工智能算法,實現實時環境感知、人機交互、決策控制等功能。由于數據傳輸延遲等因素的限制,基于云的解決方案可能無法滿足部分用戶對數據安全性、系統響應能力、私密性、以及本地節點功耗的需求。越來越多在服務器端的AI 計算功能,必然向終端系統下沉,使得終端系統更加智能化。將推理過程移到深
    • 關鍵字: 202204  
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