
Smart Bluetooth beacons with System-on-a-Chip technology collect and analyze operational data in real time to provide machine-learning-informed insights.

A drop-in solution with edge AI enables immediate deployment of wireless condition-based monitoring with real-time notification of vibration anomalies.

本文介紹了如何利用DFRobot的硬核開發工具實現環境感測系統的開發。 文章詳細闡述了Gravity系列感測器如何精準捕捉環境數據,並結合FireBeetle2 ESP32-S3-U與行空板M10主控板實現本地AI推理與數據可視化交互。 文章強調了DFRobot提供的開源平台簡化了程式設計與調試流程,使普通人也能構建個人化環境感測解決方案,推動AI技術在日常生活中的普及化。

本文探討了多模態感知AI如何讓機器像人類一樣具備“能聽、會說、能看”的能力。 文章以DFRobot的開源硬體為例,展示了離線語音辨識、語音合成、圖像識別等AI技術在智慧家居、工業控制等領域的應用。 文章強調利用DFRobot的模塊開發多模態感知AI的魅力在於其普惠性和可創造性,讓每個人都能動手創造屬於自己的智慧世界。

本文深入探討了「集中式智慧」到「分散式智慧」的轉變,介紹了TinyML和本地離線AI的應用。文章重點介紹了DFRobot的行空板,以及Gravity離線語音辨識模組、二哈識圖視覺模組等硬體產品,展示如何透過這些硬體實現離線語音控制、陌生人辨識警報、手勢控制等本地AI應用。此外,文章強調了TinyML的易用性。

本文探討了DFRobot的AI主控板的核心資源,並透過詳實的案例和硬體介紹,展現了DFRobot AI感測技術在感知領域的豐富的應用潛力,以及DFRobot如何透過其開源硬體產品降低AI創新門檻,推動AI技術普及化。

Discover the Raspberry Pi 500, a powerful all-in-one computer in a keyboard. Explore specs, GPIO upgrades, and its perfect pair—the Pi Monitor.

人工智慧和感測器的結合在多個領域有廣泛應用和迅速的發展,特別是在自動化、物聯網、醫療、智慧城市以及工業4.0等領域。感測器的功能是收集環境中的物理數據,例如溫度、壓力、光線、聲音、加速度等,而人工智慧則用來分析和處理這些數據,從而做出智慧決策或自動反應。感測器融合與AI技術的結合,則實現了更高效率的數據分析和決策過程。

因為Edge AI和機器學習的運算主要發生在裝置邊緣,通常需要處理即時數據並在資源有限的情況下做出快速決策,因此對於硬體類型有其特殊的需求,市場上也有其相應的開發套件可供選擇。開發套件能幫助開發者快速設計、測試和部署AI解決方案。這些開發套件通常包括硬體平台、軟體工具和預先訓練的模型,能簡化開發過程。

在許多嵌入式系統中,必須採用嵌入式機器學習技術,這是指將機器學習模型部署在資源受限的裝置(如微控制器、物聯網裝置和智慧感測器)上,這些裝置通常具有有限的運算能力、儲存空間和功率消耗。許多嵌入式裝置必須採用邊緣運算,由於數據處理在本地裝置上完成,嵌入式機器學習能夠提供極低的響應時間,可降低延遲,適合需要即時反應的應用。

人工智慧(AI)已經是當前科技業最熱門的話題,且其應用面涉及人類生活的各個領域,對於各個產業都帶來相當重要的影響,且即將改變人類未來發展的方方面面,並且在不斷推動科技和社會的進步,未來的發展將無可限量。