XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search SystemBeagleBone
BeagleBone 人工智能
1 简介 3 1.1 BeagleBone AI 概述 .......................................4 1.1.1 BeagleBone® AI 功能 ........。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。...4 1.2 BeagleBone® AI中AM5729的主要处理器特性 ................4 1.3 通讯 ......................。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。4 1.4 内存 .。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。5 1.5 连接器。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。5 1.6 开箱即用软件。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。5 1.6.1 电路板元件位置 .。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。5
Beaglebone AI-64
2快速启动指南7 2.1框中的内容。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。7 2.2操作方法。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。8 2.2.1主要连接方案。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。8 2.3更新软件。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。17 2.3.1更新U-Boot：。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。18 2.3.2更新内核和SGX模块：。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。18 2.3.3 UPDATE XFCE：。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。18 2.3.4更新ti-edge-ai 8.2示例。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。18 2.3.5清理：。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。18 2.4下一步。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。18
使用机器学习算法预测癫痫发作的智能设备
摘要：超过 6500 万人患有癫痫。癫痫发作的不可预测性大大增加了受伤的风险，尤其是在行走或驾驶等日常活动中。该项目的目的是开发一种精确的预测设备，利用原始脑电图数据预测癫痫发作，提前提醒患者即将发作，以逃离危险情况。使用原始脑电图数据，通过应用快速傅里叶变换计算不同脑波的平均功率谱密度来提取特征。这些特征被用作机器学习算法的输入数据集。每个模型都使用各种指标（例如准确度、精确度、召回率和 F1 分数）用新的未见数据进行测试。性能最高的算法随机森林 (RF) 的预测准确率为 99.0%，精确度为 99.3%。计算了 RF 算法的通道重要性。此分析有助于将通道数量从特征重要性之前的 22 个减少到仅 7 个，而性能指标没有显著影响。使用 RF 算法，开发了一个嵌入式程序，运行在便携式低功耗硬件设备上，以预测癫痫发作的发生。该硬件包括运行开源软件的 BeagleBone Black 微控制器和蓝牙发射器-接收器，用于将预测传输到智能手机设备。通过将 EEG 通道数量减少到 7 个通道，该系统更适合未来的可穿戴设备。具有预测癫痫发作能力的硬件可以使许多患者免于驾驶或游泳等潜在危险情况。它可以通过消除不确定性和改善他们的生活质量来帮助许多患者的日常生活。
第3天：20024年12月4日，星期三
数字双胞胎方法，用于在复杂地形W-P.20 1571034363上安全着陆的数字型登陆：teahertz真空电子销售W-21 1571033985的铅笔梁电子光学系统：开发3kWhe电池储能系统的3KWH WATTEM WYMBACACITOR HYBRID储能WIREDENS WIRSTID WIRESTER WIRESTER WONSTINE W-P.22 157105624：便携式太阳能充电设备W-23 1571037449：分层型号堆叠：通过先进的合奏机器学习技术W-24 1571044011：使用智能人工照明系统W-P.25 1571056759：Mobile Rob 2 Feagle Black Interage Mobile Robots WW-P.24 1571044011通过高级合奏机器学习技术W-24 1571044011：Solar Greenhouse INLUMINANIT 1571049612：使用深度学习模型W-P.27 W-P.28 1571042716：FMCW雷达成像的优势和挑战，通过变化的子频段W-P.29 1571043662：探索人类活动的潜在，探索w-p.30 15710506050605060600600000100060000090060060000900000001T，天气信息聚合（SIGWA）W-31 1571033978：基于逆变器的电源系统W-32 1571050826：PointBi-fpn：对LIDAR 3D对象的PointPillars ticlection fluipection fter-divection