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  • 使用Arduino IDE將OLED顯示器與Raspberry Pi Pico W接口

    在這個項目中，我們將學習和探索OLED(有機發(fā)光二極管)顯示器與使用Arduino IDE的樹莓派Pico W的接口。由于其高對比度和低功耗，OLED顯示器在小規(guī)模項目中使用越來越受歡迎。

  • 超聲波傳感器與樹莓派Pico W接口使用Arduino IDE

    大家好，在這個項目中，我們將學習如何使用Arduino IDE將超聲波傳感器與Raspberry Pi Pico W連接起來，該IDE結合了Pico W微控制器板的功能以及Arduino開發(fā)環(huán)境提供的易于編程的功能。使用Arduino IDE提供了一種使用C/ c++編程開發(fā)板的直接方法。

  • 使用Arduino IDE將伺服電機與Raspberry Pi Pico W接口

    在本博客中，我們將學習如何將伺服電機與Raspberry Pi Pico W連接，并使用Arduino IDE對其進行編程。一般來說，Micropython用于編程Pico W，但我們將學習如何使用C/ c++編程。樹莓派Pico W是一個偉大的板，為那些誰正在尋找一個強大的和多功能的微控制器，易于使用和負擔得起。

  • 使用ESP32CAM和VLC播放器DIY監(jiān)控閉路電視攝像機

    基于ESP32-CAM的CCTV攝像機是一個項目，允許您使用ESP32-CAM模塊和VLC播放器創(chuàng)建遠程監(jiān)控攝像機。ESP32- cam板是ESP32微控制器和相機模塊OV2640的流行組合，適用于捕獲圖像和流媒體視頻。該項目引入了ESP32 CAM模塊，這是一個小型但功能強大的相機模塊，配備了ESP32微控制器，并利用Wi-Fi功能，使項目具有成本效益和經濟實惠。

  • 使用NodeMCU開始使用Blynk 2.0

    如果你想制造任何物聯(lián)網設備，那么Blynk是一個流行的物聯(lián)網(IoT)平臺，允許你通過智能手機或平板電腦遠程控制硬件。它提供了一個用戶友好的拖放界面，簡化了自定義界面的創(chuàng)建，用于設計和控制各種物聯(lián)網設備和項目。Blynk支持許多不同類型的開發(fā)板和不同類型的連接類型，如以太網，WiFi， GSM和衛(wèi)星。它促進了實時數(shù)據(jù)可視化、遠程監(jiān)控和交互式自動化。

  • 使用ESP32基于物聯(lián)網的智能車庫門開啟器

    車庫門太重，打開和關閉要費很大的力氣。在這個萬物互聯(lián)的物聯(lián)網時代，我們也應該改進它。想象一下，只需點擊智能手機就可以輕松打開車庫門，這正是我們要在這個智能車庫門物聯(lián)網項目中構建的，我們將使用ESP32開發(fā)板和Arduino IDE來構建這個項目。以前我們也建立了一個類似的Wi-Fi車庫門開啟器項目，使用直流電機，你也可以檢查一下，如果你感興趣。

  • 適用FPGA的小型神經網絡：加速邊緣智能的新篇章

    在人工智能（AI）技術日新月異的今天，神經網絡作為其核心驅動力，正逐步滲透到各個行業(yè)與領域。然而，傳統(tǒng)的神經網絡模型往往受限于計算資源和功耗，難以在邊緣設備上實現(xiàn)高效運行?，F(xiàn)場可編程門陣列（FPGA）作為一種高性能、低功耗的硬件加速器，為小型神經網絡的部署提供了理想的平臺。本文將深入探討適用于FPGA的小型神經網絡，以及它們在邊緣智能應用中的獨特優(yōu)勢。

  • 使用PYNQ訓練和實現(xiàn)二值神經網絡（BNN）：加速邊緣智能的新途徑

    在人工智能（AI）的浪潮中，深度學習模型正逐漸滲透到各個行業(yè)和領域。然而，傳統(tǒng)的深度學習模型通常計算量大、功耗高，難以在資源受限的邊緣設備上實現(xiàn)高效運行。為了解決這一問題，二值神經網絡（BNN）應運而生。BNN通過將權重和激活值二值化（即取值為+1或-1），極大地降低了計算復雜度和功耗，使其更適合在邊緣設備上部署。本文將介紹如何使用PYNQ平臺來訓練和實現(xiàn)BNN，并附上相關代碼示例。

    智能應用
    2024-10-24
    PYNQ BNN

  • CCIX在高速緩存一致性主機到FPGA接口中的應用評估

    隨著數(shù)據(jù)中心、云計算和大數(shù)據(jù)等領域的快速發(fā)展，對高性能計算和異構計算的需求日益增長。在這樣的背景下，緩存一致性互聯(lián)標準CCIX（Cache Coherent Interconnect for Accelerators）逐漸成為連接主機處理器（如CPU）和加速器設備（如FPGA）的關鍵技術。本文旨在評估CCIX在構建高速緩存一致性主機到FPGA接口中的應用，探討其優(yōu)勢、挑戰(zhàn)，并提供相關代碼示例。

  • 使用機器學習預測FPGA的執(zhí)行時間與功耗：一種創(chuàng)新的方法

    隨著科技的飛速發(fā)展，現(xiàn)場可編程門陣列（FPGA）在高性能計算、數(shù)據(jù)中心、人工智能等領域的應用日益廣泛。然而，F(xiàn)PGA設計的復雜性和功耗問題一直是制約其性能提升的關鍵因素。近年來，機器學習（ML）技術的興起為FPGA的執(zhí)行時間與功耗預測提供了新的解決方案。本文將探討如何使用機器學習進行FPGA的執(zhí)行時間與功耗預測，并分析其優(yōu)勢與挑戰(zhàn)。

  • 在MCU端部署GRU模型實現(xiàn)鼾聲檢測：科技與健康管理的融合

    隨著人工智能技術的快速發(fā)展，深度學習模型在各個領域的應用日益廣泛。特別是在醫(yī)療健康領域，深度學習模型的引入為疾病的早期檢測、持續(xù)監(jiān)測和健康管理提供了全新的解決方案。鼾聲檢測作為睡眠呼吸障礙監(jiān)測的重要一環(huán)，也受益于深度學習技術的發(fā)展。本文將探討在微控制器單元（MCU）端部署門控循環(huán)單元（GRU）模型實現(xiàn)鼾聲檢測的技術背景、實現(xiàn)方法及其潛在應用。

  • PIC64GX MPU 面向智能邊緣計算應用

    智慧城市、遠程監(jiān)控、自動駕駛汽車和智能視覺等多種應用對智能邊緣計算的需求正在不斷增加。在本文中，我們重點介紹 Microchip Technology 全新 PIC64GX 系列 64 位微處理器的一些功能。

    智能應用
    2024-10-20
    MPU PIC64GX

  • 利用光伏能源驅動無電池物聯(lián)網

    隨著物聯(lián)網(IoT)技術的快速發(fā)展，越來越多的設備連接到網絡中，使得我們的生活和工作變得更加智能化和便捷。然而，傳統(tǒng)物聯(lián)網設備大多依賴電池供電，這不僅增加了維護成本，還對環(huán)境造成了不小的負擔。近年來，利用光伏能源驅動無電池物聯(lián)網的概念逐漸興起，為解決這一問題提供了新的思路。本文將探討光伏能源在無電池物聯(lián)網中的應用、優(yōu)勢、挑戰(zhàn)以及未來的發(fā)展方向。

  • 企業(yè)生成式 AI 應用的架構模式：DSFT、RAG、RAFT 和 GraphRAG

    最佳設計的企業(yè)架構是任何組織 IT 系統(tǒng)的支柱，它支持實現(xiàn)組織業(yè)務目標的基礎構建塊。架構包括最佳實踐、明確概述的策略、通用框架和指導方針，供工程團隊和其他利益相關者選擇正確的工具來完成任務。企業(yè)架構主要由支持業(yè)務線的架構團隊管理。在大多數(shù)組織中，架構團隊負責概述架構模式和通用框架，這將有助于工程和產品團隊不必花費數(shù)小時的精力進行概念驗證，而是幫助他們采用基于模式設計核心構建塊的策略。

  • 理解卷積神經網絡

    神經網絡是一種系統(tǒng)，或者說是神經元的結構，它使人工智能能夠更好地理解數(shù)據(jù)，從而解決復雜的問題。雖然網絡類型多種多樣，但本系列文章將僅關注卷積神經網絡 (CNN)。CNN 的主要應用領域是模式識別和對輸入數(shù)據(jù)中包含的對象進行分類。CNN 是一種用于深度學習的人工神經網絡。這種網絡由一個輸入層、幾個卷積層和一個輸出層組成。卷積層是最重要的組件，因為它們使用一組獨特的權重和過濾器，使網絡能夠從輸入數(shù)據(jù)中提取特征。數(shù)據(jù)可以有多種不同的形式，例如圖像、音頻和文本。這種特征提取過程使 CNN 能夠識別數(shù)據(jù)中的模式。通過從數(shù)據(jù)中提取特征，CNN 使工程師能夠創(chuàng)建更有效、更高效的應用程序。為了更好地理解 CNN，我們將首先討論經典的線性規(guī)劃。

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