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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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预测极端天气温度
预测第二天的最高气温,以便更好地应对可能发生的灾害。
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利用智能手机识别人类活动
使用智能手机识别人类活动。
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- 可穿戴设备
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手写识别
在超低功耗MCU上进行手写识别。
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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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植物叶病害识别
高性能MCU上的图像分类。 来自STM32 Model Zoo的MobileNet 0.25模型。
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- 农业
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将迁移学习应用于花卉识别
高性能MCU上的图像分类。 来自STM32 Model Zoo的MobileNetV2 alpha 0.35模型。
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在乒乓球比赛中检测“擦网”
使用加速度计对球网振动进行分类。
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Shifumi手势识别
在PC上使用飞行时间传感器触发动作,完成手部运动分类。 识别三类动作。
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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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将迁移学习应用于森林火灾检测
高性能MCU上的图像分类。
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尤克里里和弦分类
通过分析乐器产生的振动来检测弹出的和弦
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适用于游戏的手势识别
无需摄像头即可在低功耗MCU上实现功能。
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