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基于嵌入式单片机的智能家居远程控制系统设计

针对智能家居远程控制系统输出稳定性差的问题, 设计了一种基于嵌入式单片机的智能家居远程控制系统。 设计了智能家居远程控制系统的总体结构,对系统功能模块结构进行了分析。 在此基础上,构建联合测试工作组(Joint Test Action Group,JTAG)接口控制模块,利用内置模块的寄存器实现对系统的嵌入式控制。 实验结果表明,本文所设计的智能家居远程控制系统具有较好的输出稳定性和较高的控制精度, 对智能家居远程控制系统的设计具有一定的借鉴价值。

  • 2021-06-18
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智能家居控制系统设计与实现

随着生活水平的不断提高, 家居智能化已逐渐成为一种趋势, 设计出稳定安全、 可靠实用和低成本低功耗的 智能家居控制系统, 成为目前迫切需要解决的问题。 针对这一问题, 设计了基于 Arduino 的智能家居控制系统, 该系统将 采集到的数据信息传给 Arduino, 同时通过 WiFi 模块联网上传至 OneNet 平台予以保存, 在室外可通过手机实现远程监测与 控制, 实时掌握家居情况; 在室内显示单元显示室内实时数据, 通过控制面板对场景模式进行切换; 用户可将采集到的数 据共享, 以形成整个区域性的环境监测点, 为环境监测提供有价值的信息。

  • 2021-06-18
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安防与智能家居机器人

要 随着 5G 时代的到来,智能家居、家居机器人等逐渐成为现代家庭重要的电子设备。传统的安防系统,往往以远程监控为主,对于室内出现诸如有毒气体泄漏、温湿度不适等情况无法做出判断和警示。安防和智能家居机器人是利用履带式行驶机器人在移动中完成对室内温湿度、有毒气体和人体红外信号的监测功能。该系统包括一台履带车、温湿度建模模块、气体检测模块和人体红外信号检测模块。其中,电机转动为履带机器人提供动力,温湿度检测模块可以实现高温火灾和室内潮湿度监测,气体检测模块可以对室内诸如一氧化碳等有害气体进行监测报警,人体检测模块则可以实现白天或夜晚对非法入室人员的监测。安防和智能家居机器人为家庭提供安全保障,是现代家庭重要的电子产品。

  • 2021-06-18
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基于MicroPython的智能家居实验平台设计

为了更好地实现家居的智能化,方便于物联网技术课程的实践教学,该文基于 MicroPython 设计了一种智能家居数据采集与控制实验平台。该平台采用 TI CC3200 作为工作节点,通过微信公众号和 OneNet 获取平台采集的数据,并在云服务器中进行判断和相应处理,实现了智能家居数据采集与控制功能。实验测试结果表明:实验平台运行稳定,具有较好的人机交互体验,能方便应用于实践教学。

  • 2021-06-18
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数字化技术在口腔正畸诊疗中的应用

在大数据时代,数字化技术在口腔正畸领域的应用越来越广。本文将结合3D打印、人工智能、虚拟仿真及5G等技术,从牙一颌骨一软组织数字化在口腔正畸临床诊断和治疗中的应用研究作一综述。以推动数字化技术在口腔正畸医疗领域的发展。

  • 2021-06-18
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农业大数据应用研究进展分析

伴随着网络信息技术的迅猛发展,“互联网+”成为引领产业升级的重要助手,传统的粗放式农业生产模式正逐步朝着集约化、精准化、智能化、数据化的方向转变。其中,大数据在农业领域中的应用更是对中国农业信息化和农业现代化的融合有重大的现实意义。采用文献综述法,概述了国内外农业大数据的研究进展,分析了农业大数据的应用方向,指出了目前发展存在的问题与挑战。

  • 2021-06-18
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智能安防机器人控制系统设计与研究

智能安防机器人控制系统设计与研究,机器人代替人

  • 2021-06-18
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疫情之下,AI商业化的解决之道

伴随着产业互联网浪潮席卷传统行业,人工智能技术、产品和应用早已成为资本市场炙手可 热的投资赛道,而“新基建”的提出再度助力产业互联网。 然而,由于 2020 年初的疫情爆发以及资本市 场渐入寒冬,投资者信心不足开始导致 AI 企业的融资难度陡增以及行业大规模洗牌。 此时,AI 商业化 便成为该领域创业者不得不正视的关键问题。 为顺利落地实现商业化,AI 企业必须立足于“掌握核心 技术;提供端到端的产品或解决方案;刚需规模化;迅速完成技术、产品、商业和数据的正向闭环”以提 高场景的可控性。 与此同时,文章还建议 AI 企业采取 4 大策略以加速商业化的进程,包括“寻找绝对可 规模化的刚需;引进行业优秀人才;解决敢于碰硬件,敢于做重以及实现数据反馈的闭环”,从而帮助企 业顺利渡过当前的危机。

  • 2021-06-18
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母公司公司的总目标是什么?母公司要求该业务单位做什么?将业务单位的定位是什么(基础业务还是边缘业务)

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随着人工智能的迅猛发展,知识图谱与大模型作为两大核心研究领域,各自彰显出独特的技术优势。知识图谱以结构化方式精准刻画实体关联,为知识表示与推理提供了可解释的框架;大模型则凭借海量数据训练展现出卓越的自然语言理解与生成能力,具备强大的泛化学习性能。

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