空气、湿度、压力等条件都可以通过TTN (TheThings Network)远程观察。它通常用于室内空气质量监测环境数据记录RAK1906不能单独工作，它必须连接到核心和基地，对于这个项目，我们将使用的核心将是RAK4630，基地RAK19003。当基座用USB C线连接到计算机上时，我们可以将代码上传到核心，核心将在监控屏幕上显示来自传感器的数据。能够实现此功能的程序是Arduino和Visual Studio Code with the Platform。io插件。
本教程将主要使用AI Tool Stack与NeoEyes NE301相结合来完成从模型数据收集到部署的过程。AI Tool Stack是CamThink为NeoEyes NE301打造的端到端边缘AI工具，涵盖数据收集、标注、训练、量化和部署。它支持用户自部署和管理。对AI Tool Stack的训练和量化的底层支持来自于ultralytics项目库。感谢ultralytics团队的出色贡献。
在本节中使用了列0的SHIM DMA(0,0), MEM Tile(0,1)和Core(0,2)。存储在L3存储器上的一组预定义数据流进入NPU复合体。数据通过MEM内存从SHM DMA路由到Core，然后路由回来。接收到的输出流被捕获并与参考进行比较。
在这个项目中，遵循Xilinx mlr - aie GitHub存储库中提供的说明，在Ubuntu上建立一个功能开发环境，并在AMD Ryzen™AI NPU上执行示例mlr - aie程序。目标是完成完整的设置工作流程，其中包括安装所需的工具链，配置系统依赖关系，并使用mlr -AIE框架构建简单的AI引擎(AIE)设计。环境准备好后，将编译包括的示例应用程序并将其部署到NPU中，以验证软件工具和硬件平台之间的正确集成。
构建在树莓派AI相机等边缘设备上高效运行的AI模型可能具有挑战性。为了简化这个过程，我们开发了样例代码和工具来优化整个工作流程——从培训到部署。
Arduino的灰度传感器由光电池(光控可变电阻)和集成的白光LED组成，瞄准传感器的正前方。它连接的LED可以让你比较并提供一些反射反馈来分析灰度光范围。不同的颜色将适用，但只有灰度值将被输出。这种新设计包括一个质量更好的连接器，增加了传感器的寿命，更好的电压范围和易于使用。这是一个常见的传感器自动灯，打开时，光线不足。
伺服电机广泛应用于机器人、自动化和DIY项目，因为它们可以精确控制角度位置。Arduino Nano结构紧凑，用途广泛，非常适合在空间有限的项目中控制伺服系统。在本教程中，我们将学习如何使用Arduino Nano连接和编程伺服电机
构建一个实时系统遥测仪表板，在一个由DFRobot FireBeetle ESP32P4提供服务的黑暗单页web UI中显示您PC的CPU、RAM和网络状态。你的电脑通过USB串口发送换行结束的JSON;ESP32对其进行解析，在新数据到达时闪烁板载LED(引脚3)，并提供响应式AJAX仪表板，该仪表板每5秒更新一次，并包含原始JSON控制台。
本项目演示了如何在Vivado中创建一个简单的PL设计来控制KR260载波板上的用户定义LED (DS7和DS8)。该设计使用了一个通过AXI SmartConnect连接到Zynq UltraScale+处理系统(PS)的AXI GPIO IP核，实现了在APU上运行的Linux对led的软件控制。
我已经测试了几十个ESP32显示器，但没有一个让我停下来说“等等，这改变了一切”——直到CrowPanel Advance显示器出现在我的办公桌上。这不仅仅是一个更大的屏幕;这是当有人真正听取了制作者的要求时所发生的事情。
这个故事始于三个月前。那时候，我天真地认为在走廊上挂一个电子纸仪表盘是一个“周末项目”。简单的要求：显示温度，湿度，也许天气预报。没有花哨的LCD屏幕，没有触摸界面——只有一个安静、优雅、对眼睛友好的电子墨水显示器。
矩阵中的按钮代表LED。您可以根据需要切换它们，然后按“发送到UNO”。此按钮数据被转换为JSON并发送到后端。一旦您从浏览器对/led_data或使用UNO发出GET请求。你得到一个嵌套的JSON。
