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车载混合电子后视镜双模冗余设计

为了保障驾驶场景中侧后方视野的连续性 ,优化电子后视镜的人机交互体验 ,提出“电子+光学”双模架构冗余设计 的混合电子后视镜系统 。首先 ,对传统电子后视镜的不足进行分析;其次 ,构建混合电子后视镜系统总体设计方案 , 重点设计了 双模视镜切换和主备摄像头切换两个优化点的硬件方案;随后 ,完成系统软件功能分析和控制流程设计;最后 ,从系统复杂度和 成本等方面对主备摄像头切换方案进行对比分析 , 明确了视频通道备份方案和遮光式主备摄像头切换方案工程可行性较高。此 外 ,对混合电子后视镜系统的优势与不足进行了探讨 。研究为电子后视镜技术推广提供了平滑过渡的参考方案 ,具有显著的工 程应用价值。

基于ROS Ranger Mini构建一个自主移动机器人

使用ROS的AMR，用于远程或自主移动的Particle Photon，以及用于实时数据存储和环境映射的Particle Cloud

基于nRF9161 DK的模拟卫星接收与通信物联网平台

自古以来，外空就吸引着人类，在当今数字时代，与空间技术互动的可能性比以往任何时候都更容易实现。宇宙物联网通信器项目应运而生，将物联网(IoT)技术与卫星通信相结合，创造了一种身临其境的教育体验，模拟了从太空接收和传输数据。

MiniPLC：紧凑型ESP32自动化控制器

我们想要制造一些适合智能家居的东西——但要有工业级硬件的耐用性和可靠性。这意味着使用高质量的继电器，强大的输入和输出浪涌保护，以及专注于电气稳定性的设计。

基于Arduino纳米和步进电机的太阳系模型

完成这个项目有几个原因。首先，它通过动手模型帮助学生了解太阳系。其次，这是练习使用Arduino和步进电机的好方法。最后，它通过让学习变得有趣和富有创造性来鼓励人们对STEM的兴趣。

建造一个自主的人工智能小工具

起初，我考虑使用带有Python的树莓派。但后来我收到了ESP32S3 AI Cam模块，它让我思考：这个小板能处理整个工作吗?

使用Arduino源代码，ESP32模块，电源和标准麦克风模块，构建带有Web的96kbps WiFi麦克风

在“调制解调器配置”部分，您可以查看/编辑WiFi调制解调器/路由器的SSID和密码，插入后点击“保存”。在ssid和密码有效的情况下，模块将在大约30秒后连接到调制解调器。

利用“ESP32-Cam WiFi高清DashCam”Arduino源代码和建议的电路制作一个DashCam来记录驾驶过程中的视频

DashCam项目使用“AI Thinker ESP32-CAM”模块，该模块具有200万像素摄像头(OV2640)， 10个I/O引脚，片上LED，片上闪光灯和一个MicroSD插槽来存储视频。它的微型摄像头和240MHz的CPU能够提供相当质量的图像和视频帧。

设计一个配置555定时器的PCB项目

如果你一直在关注我，你可能会知道我对PCB艺术品很感兴趣，但即使我做过一些作品，但没有一个是合适的PCB作品，我想说的是，因为它们都没有真正利用PCB可用的不同层，因为我不知道如何正确使用这些层，以便为PCB板创造不同的色调，但在这一个，我会说这是一个合适的PCB艺术品。

电路板打样完整指南：从零开始，轻松搞懂PCB生产全流程

嘉立创作为业内领先的PCB电路板打样服务商，其高度自动化的智能工厂、极具竞争力的价格、稳定的24小时加急服务，以及上文提到的免费DFM分析和高多层板“盘中孔免费”等创新服务，无疑为广大工程师和采购提供了一个极具说服力的选择。

术业有专攻——AI系统主控CPU英特尔至强6新品处理器浅析

在AI异构计算架构中，英特尔至强6处理器作为主控CPU可以与NVIDIA最新GPU很好地协同。

Intel至强6：AI江湖的幕后大佬、NVIDIA B300的唯一伙伴

Intel的至强系列处理器，尤其是最新一代至强经系列，无论是根据各种AI基准测试，还是根据全球客户的实际部署经验，都可以说是强大、高效AI加速系统的主控CPU的理想之选。

如何使用CrowPanel Advance和OpenAI Realtime API构建一个紧凑的智能语音控制机器人系统

本项目演示了如何使用CrowPanel Advance和OpenAI Realtime API构建一个紧凑的智能语音控制机器人系统。CrowPanel记录用户的声音，将其发送给OpenAI进行转录和解释，并接收结构化的命令。该命令在面板上进行解释，然后通过蓝牙传输给机器人(CrowBot)。

SmartListener -使用AI的环境声音分类器

SmartListener是一款低成本、支持wi - fi的边缘人工智能设备，可以监听现实世界的声音，比如婴儿的哭声、狗叫声或玻璃破碎声，并在检测到特定声音事件时发送MQTT警报。它使用PSoC6 AI Kit运行使用DeepCraft Studio训练的轻量级ML模型，并具有定制的3d打印外壳，可在任何房间部署。

极氪接入通义千问3,知识库问答命中率达98%