《使用 AI 检测水中的危险细菌和有害颗粒》深度学习是最近机器学习的一个相当大的趋势,最近的成功为这样建立项目铺平了道路。在本文中,将重点介绍监督学习,它需要在服务器上进行培训以及在边缘部署。本文的目标是构建一个可以实时检测污染图像的机器学习算法,这样开发者就可以构建自己的基于 AI 的污染分类设备。应用将包括 2 个部分,第一部分是培训,使用不同的癌症图像数据库来训练机器学习算法(模型)及其相应的标签。第二部分是在边缘部署,它使用我们训练过的相同模型并在边缘设备上运行。
《Perl 和 Raspberry Pi DIY 家居安全》本文介绍了如何使用 Raspberry Pi 和 Perl 编程语言的 DIY 家居安全。系统中的所有传感器,都将通过 UDP 消息将其状态发送到中央服务器。服务器将以 text 和 csv 格式记录所有消息。用户界面将使用 Perl 正则表达式和 DBD::CSV cpan 模块解析日志,以动态创建图形。
《基于 AliOS Things 玩转智能语音》随着 AI 技术的进步,智能语音开始将人机交互从手+眼睛的传统模式中解放出来。本文介绍了如何用 AliOS Things 集成的 Link Voice SDK 来可实现智能语音交互。设备先要集成 Alink SDK 成为 SDS 平台的一个设备,然后通过集成 Link-Voice SDK 使用阿里智能语音服务。