随着物联网(IoT)设备的广泛应用,在端侧设备上运行机器学习(ML)模型的需求日益增长。TinyML作为专注于在资源受限的微控制器上部署ML模型的技术,为物联网设备赋予智能能力提供了可能。TensorFlow Lite Micro是TensorFlow Lite针对微控制器优化的版本,ESP32-S3是一款性能出色且资源相对丰富的微控制器,将TensorFlow Lite Micro部署到ESP32-S3上并进行模型量化与加速,是实现端侧智能的有效途径。
在本教程中,我们将构建一个基于ESP32的WiFi网络速度监视器,该监视器运行定期测试并以每秒请求数(req/s)或每秒兆比特数(Mbps)显示结果。这种物联网驱动的速度测试将有助于监控网络稳定性并检测停机时间。
业内首款嵌入AI的双MEMS加速度计惯性测量单元(IMU),测量准确,320g满量程
DigiKey 应用与技术门户平台已针对亚太地区进行了本地化,旨在提高工程师和创新者对热门话题的了解程度
该项目包括创建一个基于技术的解决方案,利用物联网(IoT)来监测水培栽培系统中的关键环境变量。通过无线传感器网络(LoRaWAN),收集和传输温度、湿度、大气压力和空气质量等数据。
AI与物联网系统的融合改变了数据的处理、分析与使用方式。多年以来,各种 AI 解决方案始终基于云端部署,而如今边缘 AI 的兴起,在提升运行效率、增强安全性和改善运营可靠性方面提供了颇有潜力的解决方案。本文旨在深入剖析边缘 AI 的复杂性,探究其构成要素、应用优势及其快速演进的硬件支持体系。
本文档概述了将RAK12039传感器(基于盛思rion的SCD30传感器,专门用于测量CO₂、温度和湿度)集成到基于WisBlock技术和LoRaWAN的现有物联网系统中的完整过程。这种集成通过提供有关空气质量和二氧化碳平衡的关键信息扩展了系统的功能,这对水培栽培的环境控制至关重要。
2023年10月,巨港被记录为世界上污染最严重的城市之一,空气质量水平恶化到危险水平。造成这种令人震惊的情况的主要原因是广泛的森林砍伐,这导致了不受控制的森林火灾和空气中颗粒物质的显著增加。
现代住宅在节约能源方面做得很好——不幸的是,它们也擅长于捕获污染。美国环境保护署的测量显示,室内挥发性有机化合物(VOC)的浓度“一直比室外高10倍”,甚至在你开始做饭或打扫卫生之前。美国环保署对HOME-Chem项目的实地研究发现,一个煎锅就能将挥发性有机化合物和颗粒物的峰值提高到与严重污染的大城市相媲美的水平。我想要一个口袋大小的监视器,可以立即显示这些峰值,而不需要将数据传输到任何云。这款售价25欧元的ESP32-S3节点配有机载彩屏,自带Wi-Fi热点和自动刷新HTTP页面——你需要的一切都能让你实时“看到”周围的空气。
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在全球积极推动可持续发展的大背景下,电动车凭借其环保、节能等显著优势,正逐渐成为交通出行领域的主力军。然而,随着电动车保有量的迅猛增长,充电基础设施的建设与完善成为了制约其进一步普及的关键因素。幸运的是,物联网技术的飞速发展为电动车充电设施的革新带来了新的曙光,正有力地推动着其迈向智能化、高效化的未来。