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Aiot Serbot
AI应用程序练习设备基于室内服务机器人平台NVIDIA高性能AI平台用于脑板触摸显示和用于GUI基于GUI的用户界面和深度学习的高分辨率广角摄像头，并通过Digital Modio和Audio Modile提供了多种多样的型号，并提供了千兆以太网，可提供多种多样的型号。 expansion interfaces are supported The driving part adopts a 3-axis omni wheel to maximize the robot's movement efficiency and minimize the turning radius For precise control of the driving part, controller equipped with a high-performance MCU controls omni wheel motor, encoder and sensor Connected via highly reliable CAN FD communication for collaboration between brain board and controller Built-in power path management circuit to make it possible to continue practicing even while the battery is charging Service robot development is supported through ROS2, robot standard middleware High-level Pop libraries enabling to focus on application implementation is provided CUDA-based PyTorch and Tensorflow artificial intelligence framework are supported Web browser-based Google block coding platform (Blockly) is supported Pre-set integrated development environment based on Visual Studio Code for professional application development is supported Deep learning-based service robot learning contents are provided On-device AI self-driving car培训设备
AIoT 赋能智能物流 - 研华
模式，研华持续追求技术与应用开发创新。研华智能物流管理业务拥有成熟广泛的产品线，有效满足工业移动工作者对移动便携式工业可穿戴和平板电脑计算系统等多样化的需求。研华还开发了传感器和手持设备，以满足垂直行业对环境管理的需求。以食品工厂和仓库传感器为例，除了标准的温度和湿度检测功能外，它们还必须能够识别二氧化硫水平。而对于港口、机场和仓库的智能资产管理解决方案，超宽带 (UWB) 定位功能至关重要，因为港口、机场和仓库的空间广阔，精确定位货物资产的复杂性。
即将到来的网络和Aiot时代的可持续性
计算机工程与自动化系 - 电气和计算机工程学院 - 坎迪纳斯大学 - 菲克（Feec），坎皮纳斯大学（UniCamp） - Unicamp，Unicamp，圣保罗，巴西Okyay Kaynak，电气与电子工程系，波加西斯基大学，波加西斯基大学，伊斯坦布尔，伊斯坦布尔，蒂恩·洛伊尔·洛伊尔·洛伊尔·洛基（Ullical Illical and equartion forkention）。 Chicago, USA Institute of Automation, Chinese Academy of Sciences, Beijing, China Witold Pedrycz, Department of Electrical and Computer Engineering, University of Alberta, Alberta, Canada Systems Research Institute, Polish Academy of Sciences, Warsaw, Poland Marios M. Polycarpou, Department of Electrical and Computer Engineering, KIOS Research Center for Intelligent Systems and Networks, University of Cyprus, Nicosia, Cyprus Imre J.鲁达斯，Óbuda大学，布达佩斯，匈牙利Jun Wang，计算机科学系，香港城市大学，香港，香港，香港
AIOT（物联网人工智能）基础知识
AIOT（物联网人工智能）入门级课程旨在改善人机交互，提高数据管理和分析能力，提高物联网运营效率。为了确保国家的可持续发展，本模块旨在向那些缺乏或完全没有相关知识的人介绍认知科学、物联网和人工智能（AI）的概念。它还将有助于灌输理性的思维方式，并利用技术技能解决社会问题。为了促进有意义且富有成效的学习体验，该模块以动手、交互式工作簿格式涵盖了 AIOT 的基础知识以及最新的工具和方法。
精准农业中的人工智能（AIoT）
精准农业对于实现可持续粮食生产以满足日益增长的粮食需求至关重要。近几十年来，人工智能 (AI) 和物联网 (IoT) 的技术进步有助于解决各种农业领域问题，优化资源利用率（例如水、农药、肥料、种子、能源），改善生产管理和生产力，并减少对劳动力的依赖。人工智能和物联网应用越来越多地用于精准农业应用，例如作物生长监测、除草控制、病虫害检测、种植、作物产量估算、定向喷洒和授粉、智能灌溉和养分管理、田间分析和植物表型分析。例如，使用机器学习和深度学习模型的基于物联网的应用被广泛用于识别水果、蔬菜、杂草、害虫和疾病，并测量土壤质量和养分。这些信息有助于提供更好的作物管理实践。尽管人工智能和物联网技术在精准农业中取得了进展，但以 AIoT 形式结合使用这些技术仍处于早期阶段，在数据采集和连接以及基于边缘计算处理能力的人工智能算法优化等方面仍存在许多挑战需要解决。本研究课题重点关注人工智能和物联网应用领域在大田作物和特种作物精准农业技术方面的最新进展。本研究课题吸引了 9 篇研究文章和 3 篇评论文章。这些文章揭示了应用机器学习和深度学习技术在各种精准农业应用方面的研究进展和趋势。机器人采摘在解决手工劳动密集型和时间敏感的采摘作业的劳动力短缺问题方面发挥着重要作用。例如，Sun 等人提出使用 YOLO-P 来检测自然果园环境中的梨以供机器人采摘。他们提出将混洗块与卷积块注意模块 (CBAM) 集成作为 YOLOv5 网络的主干。总共使用 5,257 张包含各种背景和照明条件的图像来训练和测试所提出的方法。进行了不同的消融实验来检查稳健性和
物联网 (AIoT) 在 Covid-19 中的作用......
摘要：数字孪生、物联网 (IoT) 和人工智能 (AI) 在 COVID-19 等疫情期间发挥着积极作用，使我们能够利用实时数据做出明智的决策。根据世界卫生组织 (WHO) 的说法，COVID-19 是由严重急性呼吸道综合征冠状病毒 2 (SARS-CoV-2) 引起的传染病，主要通过体液传播，导致轻度至重度呼吸道疾病。考虑到 COVID-19 造成的全球健康危机以及 SARS-CoV-2 病毒的新颖性，在疫苗制备和人体试验中需要尽职调查。在疫情的早期阶段，由于对病毒缺乏完整的了解，主要目标有两个：(1) 尽可能有效地治疗患者和 (2) 控制疾病的传播。医疗保健中的物联网设备使医疗保健行业能够识别 COVID-19 的潜在携带者并进行隔离。尽管物联网在医疗保健 4.0 中发挥着重要作用，但由于所使用的算法和决策范例的类型，决策能力受到限制。使用人工智能，我们将能够更早地识别危重疾病并采取必要的措施。人工智能物联网 (AIoT) 的实施有可能大大降低死亡率，使我们能够及早识别高危患者，监测疾病的传播，限制传播的方法，通过分析患者的健康史来预测死亡风险，远程或家庭治疗以减少医院占用率，以及其他显着控制传播和有效治疗患者的技术。
ESP32-S3-BOX-3 AIOT开发套件用户指南
帮助我们。您可以通过向左或向右滑动来在这些选项之间移动。例如，您可以访问设备控制屏幕，点击灯以打开或关闭灯。之后，您可以返回菜单，输入媒体播放器屏幕，然后播放音乐或调整系统音量。
社论人工智能物联网（AIoT）技术与应用
AIoT（人工智能物联网）是一个相对较新的术语，最近成为热门话题，它结合了两个最热门的缩写词 AI（人工智能）和 IoT（物联网）。物联网由内置传感器的互联事物组成，具有生成或收集大量数据的潜力。单个物联网系统可以集成到各种现代应用中的大型系统中。随之而来的是大量收集或实时数据，智能高效的数据处理对于有效利用从这些数据中生成的信息至关重要。可以使用人工智能分析和利用数据来解决问题或做出决策。没有人工智能，物联网的价值就会有限。人工智能可以成倍增加物联网的价值；相反，物联网可以促进人工智能的学习和智能。然而，在实践中部署 AIoT 存在许多挑战。例如，机器学习是 AIoT 系统中要使用的关键技术之一。此外，还有许多其他问题，例如与日益增长的现代 AIoT 系统和应用相关的复杂性、效率、可扩展性、准确性和稳健性。本期特刊旨在发表原创和创新的研究成果，重点关注 AIoT 技术和应用领域的挑战性问题。在对所有提交的稿件进行评估后，本期特刊将接受九篇论文发表。Y. Huang 等人的论文题为“人工智能物联网传感器知识的语义集成”，描述了基于异构传感器的 AIoT 系统之间合作中数据含义匹配的问题。
物联网人工智能 (AIoT)：挑战、机遇和示例
• AIoT 对两种技术类型都具有变革性和互惠互利性，因为 AI 通过机器学习功能为 IoT 增加了价值，而 IoT 则通过连接和数据交换为 AI 增加了价值
物联网人工智能 (AIoT)：集成挑战和安全问题
摘要 AIoT 代表物联网人工智能，指的是物联网与人工智能之间的协同作用，为开发智能自主系统开辟了新领域。人工智能和物联网的集成使设备能够通过实时分析数据、做出独立决策和适应环境变化，而不仅仅是数据收集和传输。然而，AIoT 面临着一些部署挑战，每个挑战都可能成为限制 AIoT 潜力和数据安全或隐私的限制因素。AIoT 的一些最重要的集成挑战涉及一方面讨论设备和协议兼容性，另一方面讨论大量数据、延迟和功耗。本文进一步讨论了由大量异构硬件和软件平台带来的复杂性，这使得系统之间的标准化和互操作性变得困难。由于 AIoT 系统逐渐容易受到可能的网络安全攻击，包括未经授权的数据访问、丢失或泄漏，因此人们非常关注安全问题。本文还介绍了有关人工智能算法隐私和安全的潜在威胁，包括数据中毒攻击和机器学习模型的操纵。这些问题都可以通过开发安全的身份验证和授权机制、高级加密方法和抗攻击的人工智能模型来解决。最后，本文指出了标准化和国际协议开发的重要性，目的是保证 AIoT 系统的互操作性和安全性。分布式计算（包括边缘计算）对于减少延迟和提高数据处理效率也至关重要。下一节将讨论遵守个人数据和隐私保护立法的必要性以及在 AIoT 系统创建和运行的整个周期中应用安全原则。本文介绍了与 AIoT 领域相关的当前挑战和安全问题的总体情况，并为研究人员、开发人员和从业人员提供了如何有效整合人工智能和物联网的指南。