該項目旨在使用英飛凌PSoC6 AI Kit和DeepCraft Studio為工業(yè)機器開發(fā)基于AI的預測性維護系統(tǒng)。
你有沒有想過從零開始建造自己的堅固的遙控越野車?在這個項目中，我們將指導您完成創(chuàng)建由緊湊而強大的Seed Studio XIAO ESP32C3驅動的3D打印4x4 RC漫游器的過程。通過網絡應用程序定制設計的電子設備和無線控制，該漫游者將機械工程，電子和物聯網融合到令人興奮的DIY冒險中!
農業(yè)是一場時間和資源的高風險游戲。許多農民仍然依靠直覺或延遲的觀察來做出有關灌溉、天氣或安全的決定。我們想要改變這一點——用一個完全自主的、人工智能驅動的智能農場監(jiān)控系統(tǒng)。
你有沒有想過，當你不在的時候，誰坐在你的辦公桌旁?什么時候?他們在看什么?考慮到這些問題，BW21-CBV-Kit設計用于監(jiān)控您的工作站。它會謹慎地記錄任何訪客的出現，并保存照片作為證據。
盡量減少對敏感走線(RF + USB)的干擾。這導致兩個無線子系統(tǒng)(nRF52藍牙+ nRF91蜂窩)被放置在頂層，相對于底層的噪聲開關電源電路。USB差分對走線在內層布線，由接地面屏蔽頂層和底層。注意確保即使是低速數字信號(I2C和SPI)也被路由到遠離和/或正交的RF走線。在底層，電源電路被放置在離藍牙跟蹤天線盡可能遠的地方。
該項目涉及圍繞北歐半導體nRF9151芯片組開發(fā)一種先進的環(huán)境監(jiān)測設備。目標是創(chuàng)建一個能夠在偏遠和離網地區(qū)收集環(huán)境數據的自我維持系統(tǒng)，在這些地區(qū)，傳統(tǒng)的網絡基礎設施(如WiFi)可能不可用或不可靠。該設備將利用各種環(huán)境傳感器收集二氧化碳(CO2)水平、大氣壓力和其他關鍵環(huán)境指標等參數的數據。通過QWIIC連接器促進傳感器連接，為傳感器集成提供靈活性。雖然目前沒有集成傳感器，但該設計包括四個QWIIC連接器，其中兩個是必不可少的，另外兩個是未來擴展的附加連接器。
該項目背后的理念源于全球對糧食生產和環(huán)境保護的需求不斷增長，對水產養(yǎng)殖和農業(yè)領域可持續(xù)和高效解決方案的需求日益增長。當我們展望未來時，很明顯，傳統(tǒng)的農業(yè)和水產養(yǎng)殖方法已不足以應對氣候變化、資源枯竭和人口增長的挑戰(zhàn)。
SafeAir是一種先進的環(huán)境監(jiān)測系統(tǒng)，旨在提供實時空氣質量更新和火災安全警報。該系統(tǒng)利用強大的DECT NR網狀網絡進行本地通信，利用LTE進行遠程警報，確保對工業(yè)和居民區(qū)進行全面監(jiān)控。SafeAir采用太陽能電池板提供可持續(xù)動力，并將地理空間跟蹤與GNSS相結合，實現高效、可擴展和環(huán)保的操作。該系統(tǒng)的模塊化設計可以輕松集成未來的智慧城市基礎設施和人工智能驅動的分析。
在本教程中，我們將構建一個基于ESP32的WiFi網絡速度監(jiān)視器，該監(jiān)視器運行定期測試并以每秒請求數(req/s)或每秒兆比特數(Mbps)顯示結果。這種物聯網驅動的速度測試將有助于監(jiān)控網絡穩(wěn)定性并檢測停機時間。
本文是基于設計挑戰(zhàn)提案的更新版本。在第一部分中，提出了遠程青蛙的設想設計。在第二節(jié)中，討論了功率預算考慮因素。第三部分給出了系統(tǒng)的設計，給出了系統(tǒng)的PCB原理圖。在本節(jié)中，將突出顯示提案設計的更新，并留下提案示意圖供參考，以了解系統(tǒng)是如何開發(fā)的。
當我開始這個項目時，對便攜式TTL串行監(jiān)視器的渴望已經達到了很高的水平。很多時候，作為程序員，我們需要一個小而便攜的調試在現場的特殊條件下，我們不能有一個顯示器的電腦。
水位傳感器可以檢測水位高度(檢測范圍：0 - 40mm)，也可以作為雨滴傳感器用于天氣監(jiān)測，檢測降雨量和強度。廣泛應用于汽車雨刷系統(tǒng)、智能照明系統(tǒng)、洗衣機、智能天窗系統(tǒng)等。
半焊板，傳感器粘在任何移動的東西上——每一個原型都是從混亂和希望開始的。你的想法看起來很有希望，但甚至在你開始之前，獲取實時傳感器數據就成了主要的障礙。突然間，您被埋沒在嵌入式C驅動程序、破碎的日志和神秘的bug中，只是試圖回答：“傳感器實際感知到什么?”靈感的火花在繁瑣的設置墻后消失了。
該項目是一個電報控制的智能燈泡系統(tǒng)，使用Bolt物聯網模塊和繼電器。只要在Telegram上輸入“開”或“關”這樣的簡單信息，用戶就可以在世界任何地方打開或關閉普通的230V交流燈泡。
在基本RGB教程的基礎上，讓我們通過使用Adafruit NeoPixel庫和Mercury Board潛入顏色混合，將RGB LED控制提升到一個新的水平。而不是顯示靜態(tài)的紅色，綠色和藍色的光，我們將混合這些基本色以不同的比例來創(chuàng)建廣泛的自定義顏色。
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