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利用NanoEdge AI Studio在Arduino上运行剪刀石头布游戏
使用ToF传感器在Arduino上进行手势分类
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电机故障检测和分类
用于预测性维护的电机故障检测和分类。
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无需相机模块的手势识别
基于意法半导体多区飞行时间测距传感器,在STM32F401上运行手势识别。
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不同速度下的电机异常检测
采用BLE连接的智能传感器节点可简化配置,并在检测出故障时通过移动应用及时通知用户。
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基于振动进行泵异常检测
通过边缘学习对产生振动的机器进行异常行为检测。
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基于振动的风扇异常检测
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基于超声分析进行风扇异常分类
基于高频模拟麦克风进行神经网络分类。
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电机的异常检测
通过电流检测识别电机的异常行为。
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声学场景分类
利用简单的麦克风识别不同环境(室内、室外、车内)。
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人类活动识别
使用3D加速度计轻松识别5种不同的活动。
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