在 ReCamera 上进行面部检测、年龄/性别分析以及情绪识别，然后通过 UDP 将实时结果传输到您的电脑上。在这个项目中，我使用“ReCamera”构建了一个实时的人脸分析摄像机。
该项目使用带有 TF-Luna 激光雷达传感器的 Arduino Uno 来实时测量距离。Arduino 通过 I2C 从 TF-Luna 读取距离数据并对其进行处理。测量得到的距离随后通过 XBee S2C 模块进行无线传输。
我构建这个项目是为了更深入地了解 USB 通信和 PCB 设计，于是自己制作了一个 USB 到 UART 的转换板。USB 到 UART 模块常用于微控制器编程、串行调试以及嵌入式系统与计算机之间的通信，所以我想从零开始设计一个这样的模块，而不是使用现成的模块。在开始 PCB 设计之前，我首先研究了 USB 到 UART 转换器的工作原理，并查阅了 CP2102N 数据表和参考电路。我的目标是设计一个紧凑且可靠的 USB Type-C 到 UART 转换器，用于嵌入式系统的编程和串行通信。
这是一款为 ELEC 553 课程的期末项目而开发的自主车道保持遥控汽车。它采用了车道保持流程，能够在蓝色车道间行驶，并在红色标记处停车，还具备使用 Ultralytics YOLO 进行物体识别的功能，以检测周围物体。
如今，穿孔卡片已几乎被人遗忘，使用这种卡片的最后一批机器早在 80 年代就已退役。不过也有一些例外情况，一些工业设备至今仍得以保留，并且在小范围内仍在使用这种卡片。
该项目使用了一款定制训练的 DeepLabv3+ 语义分割模型来检测摄像头画面中的路面坑洼。该模型会生成一个像素级别的掩码：一类用于背景，一类用于坑洼。您可以在 Jupyter 笔记本中对图像进行推理操作，或者在配备 AI 相机的树莓派上实时运行该模型。训练、转换和运行该模型所需的所有代码都在教程笔记本和配套的 aicamera 脚本中。
随着基于语音的工作流程逐渐成为主流，我想要打造一款小巧且具有前瞻性的语音键盘，以顺应这一趋势。Vibe 编程近来发展迅猛，使得自然语言编程比以往任何时候都更加普及易用。
对于既失明又失聪的人来说，他们对世界的感知几乎完全依赖于触觉。传统的盲文学习工具通常依靠声音提示来补充触觉反馈，这使得失聪失明的学习者处于劣势。我的项目是作为我 EDES 301 课程的一部分而开发的，旨在填补这一差距，通过创建一个交互式、以触觉为主的系统来辅助失聪失明者通过直接的物理互动来学习盲文。
一家全国性的家具店(英国家具店)也曾考虑过采用 WREN 技术，旨在为其电动躺椅和家庭影院椅增添必要的家庭自动化功能。但这一计划在 2020 年该公司倒闭后就搁浅了。
一种具有连续零空间控制且无需雅可比矩阵迭代的 7 自由度逆运动学求解器的封闭形式解。我们为 NERO 7 自由度机械臂实现了一个实时的分析型逆运动学求解器，该求解器采用了关节角度参数化和几何冗余解决方法。
Home Assistant 在自动化方面表现卓越，但要添加一个自定义的人工智能传感器通常需要设置 MQTT 代理、编写 YAML 文件或者开发一个定制的 Python 集成程序。而这个项目却无需上述任何步骤——一个人工智能模型会在您的 Grablo 设备上本地运行，监控您的摄像头画面来识别人员，并使用长期访问令牌将实时人数信息作为 Home Assistant 的一个实体进行展示。
UPI 已成为印度最受欢迎的支付方式。如果任何企业想要采用智能解决方案，那么就必须实现与 UPI 的对接。这种支付系统使用起来非常简便，我们是通过 ESP32 进行集成的，而二维码则显示在小屏幕上。这种解决方案可用于任何数字业务，从自动售货机到智能储物柜和自助服务亭系统等。
