XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search SystemRaspberry
新颖性陈述这是预先发布的版本。
以下出版物Yuan，B.，Zhao，D.，Lyu，W.，Yin，Z.，Kshatriya，D.，Simon，J。E.（2021）。具有高通量增强的矩阵去除的微级方法的开发和验证，然后用UHPLC-QQQ-MS/MS进行了用于分析脂肪组织中与覆盆子酮相关的酚类化合物的分析。talanta，235，122716可在https://doi.org/10.1016/j.talanta.2021.122716获得。
Billy Buddy针对网络欺凌
摘要 - 该项目介绍了与机器学习能力集成的基于嵌入式智能事故预防和预防系统的设计和实施。该系统旨在用于监视各种参数，包括驾驶员的透眼，心率，酒精含量，事故检测车辆定位以及环境因素，以提高道路安全并预防事故。该系统结合了与多个传感器连接的Raspberry Pi控制器，包括USB摄像头，心率传感器，酒精传感器，MEMS传感器，GPS模块，超声波传感器和GSM模块。Raspberry Pi从这些传感器中处理数据，以监视驾驶员的状况，车辆状态和周围环境。摄像机不断检测到驾驶员的眼睛，提供了对其机敏和嗜睡水平的见解。心率传感器监视驾驶员的心率，提供其他压力或疲劳的指标。酒精传感器测量驾驶员呼吸中的酒精含量，提醒驾驶员是否受到影响。发生潜在的事故，MEMS传感器会检测到车辆加速度或方向的突然变化，表明碰撞。同时，超声波传感器检测附近车辆的接近度，从而增强了碰撞检测。
硕士的论文电池自我管理与人造...
2自由理论与艺术7 2.1能量过程。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。9 2.1.1能源生产（化石）。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。10 2.1.2能源消费者。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。11 2.1.3能量产生。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。12 2.2电池概述。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。13 2.2.1铅酸电池。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。14 2.2.2镍 - 卡德蒙（NICD）电池。。。。。。。。。。。。。。。。。。。15 2.2.3镍金属氢化物（NIMH）电池。。。。。。。。。。。。。。。。16 2.2.4锂离子电池。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。17 2.2.5 LifePo4电池：选择的化学物质。。。。。。。。。。。。。。18 2.3 Raspberry Pi。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 22 2.4 Shelly IoT设备。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 26 2.5理论光伏电气系统。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 27 27 2.5.1 PV安装类型。 。 。 。 。 。 。 。 。 。18 2.3 Raspberry Pi。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。22 2.4 Shelly IoT设备。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。26 2.5理论光伏电气系统。。。。。。。。。。。。。。。。。。27 27 2.5.1 PV安装类型。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。27 27 2.5.1.1网格绑定的PV系统。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。28 2.5.1.2离网系统。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。29 2.5.1.3混合光伏系统。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。30 2.5.2组成。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。31 2.5.2.1太阳能电池板。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。31.5.2.2.2.2.2.2.2.2.2.2.2.2。。。。。。。。。。。31 2.5.2.3。。。。。32 2.5.2.4控制费：MPPT SmartSolar。。。。。。32。。。。。。。。。34。34 2.6授予课程。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。34
自动驾驶汽车的突出检测
自动驾驶汽车的引入代表了运输历史上的分水岭，并承诺提供更安全，更高效和可访问的流动性。但是，转移到完全无人驾驶汽车的障碍中，包括检测出意外的障碍物，例如从其他车辆突出物体。这项研究试图为自动驾驶汽车创建原型突出检测系统。该原型构建在玩具车底盘上，并具有由微控制器控制的电动机和车轮。一个小型相机，例如网络摄像头或Raspberry Pi相机，记录了车辆的前视图。Raspberry Pi或Arduino用作中央计算单元，解释传感器数据，做出决策并将命令发送到驱动器系统。为了训练检测系统，我们拍摄了带有和没有突起的汽车的照片。这些照片与OpenCV库一起处理，以提高功能质量和检测准确性。基本对象识别技术检测突起，系统检查图像是否差异。系统检测到突出时，它会停止汽车，激活LED警报或发出蜂鸣器。测试原型以确保其有效性，并随着反馈的驱动而变化。该项目提供了计算机视觉和机器人技术的动手经验，这有助于提高自动驾驶汽车安全性的总体目标。
学生发现心脏的工作原理
七台计算机的脑精神完全迎接了Bebras挑战！由Raspberry Pi Foundation和Oxford University带给您的年度挑战，测试了年轻的计算机天才，使他们对计算机科学和计算思维的味道都有。我们为这些未来的计算向导感到自豪！，乐趣不止于此 - 所有学生都被邀请参加ACE的下一个水平挑战。愿我们的学生出去征服！
RansomAI：基于人工智能的隐秘加密勒索软件
摘要 — 网络安全解决方案在检测使用固定算法和加密率的勒索软件样本时表现出色。然而，由于目前人工智能 (AI) 的爆炸式增长，勒索软件（以及一般的恶意软件）很快就会采用人工智能技术，智能、动态地调整其加密行为，以使其不被发现。这可能会导致网络安全解决方案无效和过时，但文献中缺乏人工智能驱动的勒索软件来验证它。因此，这项工作提出了 RansomAI，这是一个基于强化学习的框架，可以集成到现有的勒索软件样本中，以调整其加密行为并在加密文件时保持隐秘。RansomAI 提出了一个代理，它可以学习最佳的加密算法、速率和持续时间，以最大限度地减少其检测（使用奖励机制和指纹智能检测系统），同时最大限度地提高其损害功能。所提出的框架在勒索软件 Ransomware-PoC 中得到了验证，该软件感染了 Raspberry Pi 4，充当众包传感器。深度 Q 学习和隔离森林（分别部署在代理和检测系统上）的一系列实验表明，RansomAI 可以在几分钟内以超过 90% 的准确率逃避对影响 Raspberry Pi 4 的勒索软件 PoC 的检测。索引术语 — 勒索软件、强化学习、人工智能、恶意软件、逃避
无绳充电盲人智能鞋的设计
3,4 教员 ISE 系，Sri Krishna 理工学院，B'lore-560090，印度 摘要：视觉被认为是最重要的感觉，视障人士受到他人的同情。技术帮助视障人士与环境进行交流，交流和信息传播的过程非常快，包括世界各地，这对人类生活产生了重大影响，因为盲人是这个世界的一部分，技术必须对他们的生活产生重大影响，以便他们能够利用他们无法利用的东西。基于物联网的盲人智能鞋系统是使用与 Raspberry Pi 板配对的超声波传感器设计的。我们为视障人士提供的帮助包括特定的硬件设备，例如对话式 OCR 产品、颜色识别和条形码扫描仪、障碍物检测器、水感应、GPS 跟踪和无线充电。这是一种利用技术接触视障人士并解决一些问题的方法。盲人的主要问题是由于身体缺陷而失去自信。所提出的系统有助于我们预测盲人事故，增强视障人士的信心，并有助于在行走过程中检测视障人士的障碍物。主要目的是提高视障人士在日常生活中独立生活的自信心。关键词：计算机视觉、Raspberry Pi、物联网、物体检测、导航、无线充电、水传感器。
利用物联网的智能可可苗圃监控系统……
摘要 — 传统农业系统通常效率低下，消耗大量人力和水资源。在本项目中，设计了一种基于物联网平台的自动滴灌系统。该系统在马来西亚可可 (MCB) Bagan Datoh 的可可苗圃中实施。使用 IRT 进行自动滴灌的智能可可监测系统旨在通过适当的灌溉频率创造最佳土壤湿度条件，以促进植物健康生长。使用 Raspberry Pi 3 Model B，用户可以通过网络监测可可苗圃和灌溉机中的土壤湿度。因此，为了监测这种农业的环境，系统将收集土壤湿度信息。系统内置传感器检测到的任何可能损害可可苗圃的变化都将被记录下来，系统将提供土壤湿度信息，并可通过 ThinkSpeak.com 应用程序进行监测，以采取进一步行动。为了监测系统的效率，在 3 周内观察每株可可植物的高度（厘米）和每株可可植物的叶子数量。为了进行比较，本监测系统由 Raspberry Pi3 型号 B 控制，采用滴灌技术，记录为处理 1 (T1)，而已在霹雳州巴眼拿督 MCB 中应用的喷灌技术记录为处理 2 (T2)。观察到基于 T1 的椰子树高度百分比增加了 26.82%，而 T2 仅增加了 16.04%。基于 T1 的叶片百分比增量为 36.31%，而 T2 为 20.70%。
几分钟即可使用
■ ■ 创建/使用您自己、第三方或 INSYS icom 的应用程序 ■ ■ 安全分离的应用程序（彼此之间以及与 icom OS 之间的安全分离） ■ ■ 最先进的 CPU（ARMv7、TI Sitara AM3352） ■ ■ 对不同的编程语言开放（例如 C/C++、Java、Go、脚本（shell、phython） ■ ■ 可用于快速启动的演示容器 ■ ■ 带有构建示例和工具链的 SDK ■ ■ 安装 IoT/Cloud SDK，例如 Microsoft Azure、AWS ■ ■ 上市时间 - 依靠 icom OS 的连接性和安全性 - 专注于您的业务逻辑 - 几分钟内即可从例如 Raspberry Pi 移植就绪的应用程序