回复了主题帖： 入围名单公布：嵌入式工程师AI挑战营（进阶）的挑战者们，领取板卡啦

个人信息已确认，领取板卡，可继续完成任务。

回复了主题帖： 嵌入式工程师AI挑战营（进阶）：在RV1106部署InsightFace算法的多人实时人脸识别实战

-申请理由：人脸识别是我一直以来想完成的一件事，因为觉得很炫酷，但以前没接触过神经网络、深度学习，看了些资料，有些地方还比较蒙，希望可以跟着大佬们学习，实际操作挑战下，加深认知 -思路：根据目前有限的了解，insightface是适用于人脸识别的一个开源的工具箱，提供了一些预训练的深度神经网络模型，在rv1106中部署需要以下几个步骤：（1）rv1106开发环境搭建，主要是建立对应的rknn-toolkit2 以及实现摄像头数据采集（2）将insigtface中的预训练的onnx模型转换为rknn模型文件 （3）在rv1106中移殖、运行python测试程序，注册人脸  （4）实现人脸比对 1：1 （5）实现人脸搜索 1:N (6)支持视频流 -应用：人脸门禁、安防等

加入了学习《得捷电子专区》，观看 【2024 DigiKey 创意大赛】红外温度检测及火灾报警器

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秦天qintian0303 发表于 2024-10-22 09:08 又是一个新环境，加油  

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本帖最后由 fangkaixin 于 2024-10-22 00:33 编辑 我购买的物料是 ESP32-S3 BOARD WITH 480*480 LCD (ESP32-S3-LCD-EV-BOARD) SENSOR DIGITAL - 40C-80C MODULE (D6T-1A-02) ESP32-S3作为主控，我使用vscode+ESP-IDF插件的方式配置开发环境 1.克隆esp-idf仓库 git clone --recursive https://github.com/espressif/esp-idf.git 2.安装插件，完成环境配置  3. 安装ESP32-S3 的项目安装 ESP-IDF 使用的各种工具，比如编译器、调试器、Python 包等   4、打开一个helloworld例子程序测试 5、点击下方小扳手编译测试   此时系统自动调用cmake工具进行构建   6、下载测温芯片D6T-1A-02 sensor的驱动代码 $ git clone https://github.com/omron-devhub/d6t-2jcieev01-arduino 7、iic调试测试  

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zshasd1948 发表于 2024-10-14 22:22 学习了，资料很好，感谢分享。学习中缺失中的资料，有用。 感谢支持，多多交流

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本帖最后由 fangkaixin 于 2024-10-15 21:17 编辑 我购买的物料是 ESP32-S3 BOARD WITH 480*480 LCD (ESP32-S3-LCD-EV-BOARD) SENSOR DIGITAL - 40C-80C MODULE (D6T-1A-02) 其中，这个传感器接口类型和推荐的接插件如下： 接口   官方推荐的接插件：   最终没舍得买这么贵的线材，在淘宝找的替代品，大家搜gh1.25就好 然后就是i2c连接   另外，还额外购买了IIC电平转换模块     连接起来整体效果图如下    

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本帖最后由 fangkaixin 于 2024-10-14 17:29 编辑 第七章 营销领域的AI应用 7.1 引言 在当今数字化转型的时代，AI技术正在深刻地改变着市场营销的方式。通过分析海量数据，AI能够帮助公司更准确地定位目标客户群，优化广告投放策略，并提供个性化的用户体验。 7.2 案例分析 7.2.1 智能推荐系统 背景: 随着电子商务平台的兴起，如何从众多商品中为用户推荐最感兴趣的商品成为了一大挑战。 解决方案: 利用机器学习算法构建个性化推荐系统，根据用户的浏览历史、购买记录等信息进行精准推荐。 效果: 显著提高了用户满意度和转化率。 7.2.2 自动化广告优化 背景: 在线广告市场竞争激烈，如何高效利用预算并达到最佳效果至关重要。 解决方案: 采用AI技术自动调整广告投放时间、频率及目标受众，实现成本效益最大化。 效果: 广告点击率和转化率得到明显提升。 7.3 展望 随着AI技术的不断进步，未来营销领域将更加依赖于智能化工具来实现精细化运营。企业应积极拥抱变化，探索更多创新应用场景。 第八章 科研领域的AI应用 8.1 引言 科学研究是一项复杂而漫长的过程，AI技术的应用可以加速这一进程，特别是在数据分析、模式识别等方面展现出巨大潜力。 8.2 案例分析 8.2.1 生物医学图像识别 背景: 在病理学研究中，对细胞或组织切片图像的分析对于疾病诊断至关重要。 解决方案: 利用深度学习模型对大量医学图像进行训练，以提高识别精度。 效果: 相比传统方法，AI辅助下的图像识别准确性更高，有助于早期发现病变。 8.2.2 大规模数据分析 背景: 面对海量实验数据，如何快速筛选出有价值的信息是科研工作者面临的难题。 解决方案: 应用AI算法处理大规模数据集，从中挖掘潜在规律。 效果: 极大地缩短了研究周期，促进了科学发现的速度。 8.3 展望 AI技术将在科研领域发挥越来越重要的作用，不仅能够简化繁琐的数据处理工作，还能启发新的研究思路。研究人员应加强与AI专家的合作，共同推动科学技术的发展。 以上章节概述了AI在营销和科研两个重要领域中的实际应用案例及其带来的显著成效。通过这些实例，我们可以预见，在不远的将来，AI将成为推动各行各业发展的重要力量。

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第三章到第六章的内容，不仅介绍了如何使用ChatGPT，还详细阐述了它在营销、科研、软件开发等领域的具体应用方式。通过阅读这些章节，我对ChatGPT的功能和潜力有了更深刻的理解。 第三章：熟悉ChatGPT 这一章首先介绍了如何设置ChatGPT账户，以及如何熟悉其用户界面。通过简单的步骤就能完成注册并开始使用。接着，作者详细讲解了如何组织对话，使与ChatGPT的交流更加高效和自然。这一章为读者打下了良好的基础，使我们能够更好地利用ChatGPT进行各种任务。 第四章：了解提示设计 第四章着重讨论了提示设计的重要性。好的提示不仅能引导ChatGPT产生高质量的回答，还能帮助我们更好地利用其功能。作者介绍了零样本学习、一次样本学习和少样本学习的概念，这些概念对于理解ChatGPT的工作原理至关重要。此外，还强调了定义明确的提示规则以确保输出结果的相关性和一致性的重要性。最后，书中提到了避免隐形偏见的风险，并在ChatGPT中纳入伦理道德考量，这是非常重要的建议。 第五章：ChatGPT主力生产力提升 第五章主要介绍了ChatGPT如何成为生产力提升的强大工具。无论是作为日常小助手处理琐碎事务，还是在专业工作中撰写高质量的文章或翻译，ChatGPT都能提供极大的帮助。尤其在文本生成方面，它能显著提升写作效率和翻译质量。此外，快速检索信息的能力也使得ChatGPT成为了获取竞争情报的强大工具。 第六章：ChatGPT助力软件开发 第六章聚焦于ChatGPT在软件开发领域的应用。对于开发人员而言，ChatGPT不仅可以帮助生成、优化和调试代码，还能自动生成文档和提高代码的可解释性。这对于提高编程效率和代码质量有着显著的帮助。此外，ChatGPT还能实现不同编程语言之间的转换，大大降低了跨语言开发的学习成本。 总结 通过阅读《拥抱AIGC》的这几章内容，我深刻体会到了ChatGPT在实际工作中的巨大潜力。特别是在营销领域，ChatGPT可以帮助我们更快地生成创意文案；在科研领域，它能辅助我们整理文献资料；在软件开发领域，它更是成为了不可或缺的工具之一。通过不断尝试不同的提示设计，我发现ChatGPT能够提供越来越精准的答案，这极大地提高了我的工作效率。书中提供的实例和技巧非常实用，对于想要深入了解并利用这项技术的人来说是一本不可多得的好书。 随着技术的不断发展，ChatGPT的应用场景将会更加广泛。我相信，在不久的将来，ChatGPT将在更多领域展现出更大的价值。同时，我也期待着能够看到更多关于如何进一步优化ChatGPT使用的教程和案例分享，以便我们能够更好地利用这项技术来提升个人和企业的竞争力。 。

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wangerxian 发表于 2024-8-19 17:06 那个传感器的照片有吗，想看看接口是啥样的。 得捷推荐的线材90多，我淘宝找到一款接插件连接线gh1.25，几块钱，还没到，不知道能不能用。。  

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wangerxian 发表于 2024-8-19 17:06 那个传感器的照片有吗，想看看接口是啥样的。  

回复了主题帖： 《拥抱AIGC》第一章和第二章：基础概览

Jacktang 发表于 2024-8-20 07:31 ChatGPT的强大之处在于其背后的数学原理和技术架构，点睛的一句 谢谢支持

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物料收到几天了，今天终于有时间来开箱，感谢EEWORLD和Digikey举办的 【2024 DigiKey 创意大赛】，下面直接进入主题 开箱环节： 这次选择的物料是 ESP32-S3 BOARD WITH 480*480 LCD (ESP32-S3-LCD-EV-BOARD) SENSOR DIGITAL - 40C-80C MODULE (D6T-1A-02) 计划使用ESP32-S3以及配套的显示屏作为系统的主控，搭配温度传感器，设计一个家庭火灾预警系统。（但是当时没仔细看，这个欧姆龙的传感器接口有点特别，查询了下接口线材就要90多，转接板更是贵的离谱。。。后面想想办法看如何解决一下，大家有什么好的办法也可以说说看） 下面放张全家福 拆开包装也来一张    

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本帖最后由 fangkaixin 于 2024-8-18 15:11 编辑 读后感：《拥抱AIGC》第一章和第二章 在阅读了《拥抱AIGC》的第一章和第二章后，我对生成式人工智能（AIGC）的发展历程和技术细节有了更加深刻的理解。作者不仅清晰地阐述了AIGC的概念，还介绍了支撑这一技术发展的关键技术，比如OpenAI及其著名的ChatGPT模型。 生成式人工智能：从概念到现实   机器学习是人工智能领域一个专注于创建算法和模型的分支。机器学习模型从现有数据中学习，并会随着数据的增长自动更新参数。 深度学习是机器学习的一个子分支。深度机器学习模型指的是神经网络( Neural Network )，尤其适用于计算机视觉（ Computer Vision , CV ）或自然语言处理（ Natural Language Processing , NLP ）等领域。   生成式人工智能是深度学习的一个子分支，不使用深度神经网络来聚类、分类或对现有数据进行预测，而使用强大的神经网络模型生成图像、文字表述、音乐和视频等新的内容。 生成式人工智能是人工智能领域的一个重要分支，它专注于使用机器学习技术生成全新的内容，包括但不限于文本、图像、音乐和视频等。这不仅仅是简单的模仿或复制，而是真正意义上的创造，意味着机器能够理解并生成与训练数据相似但又独特的原创作品。 如果将人工智能视为一座大厦，那么机器学习、深度学习和生成式人工智能则构成了这座大厦的层层递进。机器学习作为基础，让算法能够从数据中学习规律；深度学习则通过复杂的神经网络模型，进一步提升了机器处理复杂任务的能力；而生成式人工智能则是站在巨人的肩膀上，通过更加强大的神经网络模型，实现了前所未有的内容生成能力。 OpenAI：引领AIGC潮流 OpenAI作为一个非营利性的人工智能研究机构，是伊隆马斯克等人在2015年成立的一个研究组织，专注于深度强化学习的研究。自成立以来便一直致力于推进人工智能技术的发展。其发布的GPT系列模型，尤其是ChatGPT，更是成为了生成式人工智能领域的一颗璀璨明星。 ChatGPT不仅仅是一个聊天机器人，它代表了一种全新的交互方式。通过深度强化学习和人类反馈，ChatGPT能够理解和生成高质量的人类语言，这种能力让它在客户服务、教育辅导、创意写作等多个领域都有广泛的应用前景。  技术背后的力量 ChatGPT的强大之处在于其背后的数学原理和技术架构。传统的循环神经网络（RNN）虽然能够在序列数据处理方面表现出色，但在处理长距离依赖问题时存在局限性。相比之下，Transformer模型通过自注意力机制解决了这一难题，使得模型能够更好地处理长序列数据，并且训练效率更高。这也是为什么ChatGPT选择了基于Transformer架构的原因。 此外，ChatGPT的训练过程中引入了强化学习与人类反馈相结合的方法（RLHF），这种方法让模型在生成文本时能够更好地符合人类的价值观和社会规范，从而生成更加合理、自然的对话。 结语 整体而言，《拥抱AIGC》的前两章不仅向读者展示了生成式人工智能的巨大潜力，同时也揭示了这一领域所面临的挑战和未来的发展方向。随着技术的不断进步和应用场景的拓展，我相信生成式人工智能将会在更多领域发挥重要作用，为人类社会带来更多的便利和创新。  

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个人信息无误，确认可以完成评测计划

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痛点问题1：芯片选型难，mcu更新速度越来越快，想要选一款供货稳定，价格坚挺，且能完美完成产品目标，有着超高性价比的“最终选项”太难了 解决方案1：根据需求初步筛选，从ram和rom的容量，到io口的数量，封装形式，再到到通信方式，功能扩展，功耗，层层筛选，选择几款性价比高的大品牌，再详细比较这几款芯片的使用者数量，潜在的bug，最终选择出符合要求的芯片来进行实测。 痛点2：不同芯片软件平台的使用，往往不同的芯片会有特定的开发环境，电脑里各种环境装了一堆，有些正版软件还要付费 解决方案2：使用eclipse或者vscode这类开放性高的工具，配合拓展包和开源的工具链，一套环境走天下 痛点3：整机功耗优化难，往往难以快速达到规格书上的功耗，不是io配置有问题，就是哪个传感器配置有问题 解决方案3：有低功耗的需求时，选择官方有低功耗例程的，便于快速排查问题，缩短任务周期，针对复杂的问题，可以先断开外设，从内向外逐步检查问题

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无误，确认可以完成评测计划。