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使用 Python、Raspberry Pi 和 HifiBerry 共享用于听觉脑电图实验的开放刺激系统
在听觉行为和脑电图实验中，软件和硬件刺激解决方案的多变性增加了不必要的技术限制。目前，还没有一种易于使用、廉价且可共享的解决方案可以改善不同站点和环境中的协作和数据比较。本文概述了一个由 Raspberry Pi 和 Python 编程以及与 HifiBerry 声卡关联的系统。我们将其声音性能与各种材料和配置的声音性能进行了比较。该解决方案实现了听觉认知实验中重要的高时间精度和声音质量，同时易于使用和开源。本系统表现出高性能和结果，并获得了用户的良好反馈。它价格低廉，易于构建、共享和改进。使用这种低成本、功能强大且可协作的硬件和软件工具，人们可以创建自己的特定、适应性强且可共享的系统，该系统可以在不同的协作站点之间标准化，同时使用起来非常简单和强大。
通过高级驾驶员的覆盆子Pi驱动的旅程...
ADA的基础在于高级传感技术，计算智能和人机相互作用原理的融合。传感器，例如雷达，激光镜头，摄像头和超声波设备，用作车辆的眼睛和耳朵，捕获有关周围环境的丰富数据，包括其他车辆的位置，行人，路标和车道标记。这些传感器数据由配备有复杂算法的机载计算机处理，这些算法可以解释信息，识别模式并生成可行的见解。通过与车辆控制系统的无缝集成，ADAS功能可以表现为警告警报，自动制动，转向辅助和自适应巡航控制等等，从而增强了驾驶员功能并增强整体安全性。
Raspberry Pi 计算模块 5 IO 板
2.1. CM5 模块连接器.................... ... ................. ... . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . ................. ... . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . ................. ... ..................................................................................................................................................................................5 2.10. 风扇连接器.....................................................................................................................................................................................................6 2.11. MIPI 接口连接器（22 针 0.5mm 间距电缆）. ................. ... . 6 2.13. 实时时钟电池. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 6
使用Raspberry Pi
保护农作物免受鹿，鸟类和小型哺乳动物等动物的保护对于确保粮食安全至关重要，尤其是在农业在经济中起着核心作用的地区。有必要提供一种智能，环保的解决方案，以防止野生动植物损坏将实时图像识别和运动检测整合起来，以准确地识别动物在田间的存在。一旦检测到，该系统应激活诸如超声波声和闪光灯之类的威慑力量，以吓themand动物，从而在不损害野生动植物的情况下保护作物。机器学习的使用允许在动物检测中高精度，减少错误警报，并纳入太阳能，确保该系统具有节能和可持续性。该项目旨在为农民提供一种具有成本效益的自主系统，该系统可保护农作物，最大程度地减少环境破坏并促进农业与野生动植物之间的共存。
使用Raspberry Pi和移动应用程序实施基于物联网的面部识别家庭安全系统的面部识别
©作者2024，更正的出版物2024。Open Access本文是根据Creative Commons Attribution 4.0国际许可证的许可，该许可允许以任何媒介或格式的使用，共享，适应，分发和复制，只要您适当地归功于原始作者（S）和来源，并提供了与创意共享许可证的链接，并指出是否进行了更改。本文中的图像或其他第三方材料包含在文章的Creative Commons许可中，除非在信用额度中另有说明。假设该材料不包含在文章的创意共享许可中，并且您的预期用途被法定法规禁止或超过允许的用途。在这种情况下，您必须直接从版权所有者那里获得许可。要查看此许可证的副本，请访问http://creativecommons.org/licenses/4.0/。
Raspberry Pi 和绿色经济标志
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将机器学习与Raspberry Pi集成为遥控器...
预测性健康分析将机器学习与Raspberry Pi集成，以进行远程患者监测，从而革新医疗保健。这种创新的系统旨在通过在遥远或分散的设置中增强患者护理来改变传统的医疗保健模型。Raspberry Pi是一个实时收集和传输患者数据的低成本，节能平台。机器学习算法分析了健康指标，从而早期发现潜在问题并预测了未来的健康趋势。医疗保健提供者获得了对个别患者状况的宝贵见解，优化了护理策略。远程患者监控允许在无频繁的亲自访问的情况下跟踪健康状况，从而促进积极的护理。连续数据流可以在检测到健康参数的异常或关键变化时迅速干预。机器学习功能使系统能够适应和发展，并随着时间的推移提高预测模型，以提高准确性和可靠性。预测性健康分析能使患者具有个性化的，及时的干预措施，从而有助于改善健康结果。该系统代表了预防医学的有前途的途径，促进了一个未来的数据驱动干预措施是整体福祉不可或缺的一部分。引言近年来，将新兴技术集成到医疗保健系统中已大大改善了患者的护理和管理。这样的进步是开发利用物联网（IoT）设备以及机器学习算法的健康监测系统。该项目着重于使用Raspberry Pi作为中央计算单元的全面健康监测监测预测和医学系统的设计和实施。该项目的核心目标是创建一个实时的健康监测系统，该系统可以根据从各种传感器收集的数据来预测患者的健康状况。系统使用三个主要传感器：心率传感器，体温传感器和血氧传感器。这些传感器与Raspberry Pi连接，该覆盆子PI会定期从中收集数据。然后使用机器学习算法处理收集的传感器数据，以分析模式，检测异常并预测患者的健康状况。基于分析，如果检测到任何异常的价值或健康风险，系统可以自动规定适当的药物或提醒医疗专业人员进一步干预。此外，为了增强监视功能，将Raspberry Pi摄像头集成到系统中，以提供患者病情的实时流。此实时视频提要使医疗保健提供者能够在视觉上远程评估患者的状态