无人机设备

云栖号资讯：【 点击查看更多行业资讯 】 在这里您可以找到不同行业的第一手的上云资讯，还在等什么，快来！ 人脸识别验证身份、无线电测控车上街、无人机高空巡考……这些平时人们生活中的高科技，将使用到即将到来的高考中，全力保障高考的公平公正。 7月5日上午，广东省教育厅发布消息，今年广东省普通高考报名人数78.8万人，其中夏季高考考生67.4万人，全省设考点479个、考场23452个。针对高科技作弊风险，广东工信部门启动了188个固定的监测站，派出102台无线电监测监控车，加强对无线电信号监测。此外，今年广东省全部完成考点的视频监控高清改造。 山东作为近期备受关注的省份，今年高考报名已采用人脸识别，不再要求考生在签到表按手印。这个人脸识别考务通，可以对考生进行更准确的身份核验，提高考生身份检录效率。以往核验考生身份可能需要核验一个考生的身份信息需要通过“四对照”需要很长的时间，使用人脸识别考务通设备后，核对一个考生身份信息只需要几秒的时间，准确率甚至比人工核验更高。 早在2018年，教育大省江苏就将很多高科技技术被引进到高考当中。江苏的考生在进入考场前，多了一道程序，也就是刷脸。这个刷脸的设备就是考务通，考生只要将身份证贴在规定区域，正视屏幕，考务通就会将考生身份证上的照片、高考报名的照片和现场拍摄照片，这三张照片进行比对，显示验证过，考生才能够进入考场。 针对近年来

科大讯飞专业从事智能语音及语言技术研究、软件及芯片产品开发、语音信息服务及电子政务系统集成 ，作为中国最大的智能语音技术提供商，在智能语音技术领域有着长期的研究积累，并在中文语音合成、语音识别、口语评测等多项技术上拥有国际领先的成果。 “ iFLYTEK A.I. 开发者大赛 ”由科大讯飞发起的顶尖人工智能竞赛平台，汇聚产学研各界力量，面向全球开发者发起数据算法及创新应用类挑战，推动人工智能前沿科学研究和创新成果转化，培育人工智能产业人才，助力人工智能生态建设。 赛项获胜团队可直接获得大赛奖金，并有机会获得讯飞投资部的资本对接和投资青睐，成为具有投资倾向的种子团队。 2020届iFLYTEK AI开发者大赛于 6月22日开幕， 设置AI算法挑战赛和AI创新应用赛两类赛事，每类赛事下设多项赛题。聚集优质数据资源，覆盖主流业务场景。 开发者大赛赛题简介如下表所示： 2020 iFLYTEK A.I.开发者大赛赛题介绍 赛题计划 具体赛题 来源 赛题介绍 注意事项 大赛参赛选手招募从2020/06/22正式开始，其中，算法赛初赛作品提交截止日期为2020/8/22日；应用赛初赛作品提交截止日期根据不同赛题稍作区分，详见赛题时间节点描述； 复赛时间暂定于2020/08/22-2020/09/22期间，之后为决赛阶段，至2020/10/24结束； 另外，辩论赛参赛队伍不在此次招募计划中。

使用USBASP下载器烧写遥控器和接收机程序 这是SBUS协议某倒闭无人机遥控固件 因对码要换，所以每个固件要不一样才行，避免与其它人撞码 先下载一次固件刷入，APP上调试看情况 评论发遥控的情况，留下邮箱，我给单独发固件,评论格式示例为： 邮箱 120997844@qq.com 老殷 PROMINI 5V 16M 左 上下反向 左 左右正确 右 上下正确 右 上下反向 左 上 上按键无反应 右 上 上按键有反应 线路连接 PRO MINI USBASP VCC---------VCC GND---------GND RST---------RST 11----------MOSI 12----------MISO 13----------SCK 下载遥控固件1.1 更新日期 2020年5月19日 下一个版本 1.2 完善中... 支持切换APM/PIX遥控， 双向传输回传飞机部分实时信息数据，增加显示屏显示实时数据(非图像) 1.1 *修正SBUS信号和原装遥控器一致 *添加模式切换功能 左上方 下面的键为姿态模式 右上方 下面的键为GPS模式 *添加一键返航功能 中间右边遥杆旁边两个键都是一键返航模式 中间左边遥杆旁边的两个键是取消返航模式 历史版本 1.0 *遥杆通道和云台通道可正常使用 最新版本固件下载 5V 16M 点此下载 3.3V 8M 点此下载

蚂蚁E3退役：大量矿工开始转战GRD（渲染币）挖矿 蚂蚁E3矿机因为内存的问题已经无法继续挖矿，大量的LTC矿工被迫撤出，加上莱特币的行情一直不温不火，GRD云渲染挖矿成为早期LTC老矿工们一致的选择。 GRD挖矿不需要再次购买矿机，风险小：为了避免出现像E3矿机这样的硬性故障，矿工多数选择从RHY上购买云算力挖GRD（渲染币），云算力挖GRD，一次性投入不大，不用承担运维的工作，收入高不说工作比以往还省心不少。 其次GRD（渲染币）的涨幅大，回报可观：从上线EXU交易所以来，GRD从市场公允价1.2USD两周的时间涨至2.7USD，涨幅超过100%。挖GRD的回报率远远高于目前市面上任何的一个主流币种，这出乎很多老矿工的意料。 最后，选择GRD挖矿是具有实际应用价值：不像很多小矿币为了挖矿而挖矿，GRD是全球第一个云渲染网络，集中全球家用计算机的闲置算力（GPU）为B端客户提供一个画面解析渲染服务。GRD的主要服务对象是：影视剧后期制作团队、无人机驾驶系统、大型工业设计公司、AR内容制作团队、游戏美工制作团队等，支付GRD即可在全球任何地方都能获充足的算力进行图像的解析与渲染。市场刚需让GRD有强大的后劲，有矿工直言GRD后面还有长达十年的连续性牛市。 选择往往大于努力，如果你不去尝试，永远不会相信原来真的有一个小矿币可以领跑所有的主流币种。 来源： oschina 链接：

　　（紧抓“新基建”机遇，从人工智能教育做起）（优必选科技独创的三级运营体系）（皇国山基地校）（瓶窑中学基地校）（皇国山基地展厅）（瓶窑中学基地竞赛厅）（余杭区人工智能教育项目以“链接真实的世界”为理念） 　　优必选科技宣布联合杭州市余杭区教育局落地人工智能教育项目，为全区约33000余名中小学及普职学生提供课程、竞赛、实践等学习机会，并为教师提供培训服务。 　　 立足新基建打造全国人工智能教育新标杆 　　在“新基建”的国家战略指导下，杭州市余杭区将人工智能列入了战略性新兴产业发展的重点，并有意将人工智能教育下沉到基础教育，从中小学阶段培养学生的科学素养和科创精神。 　　培养人工智能人才是新基建赋予教育的重要使命，优必选科技自2016年开展教育业务，陆续推出了涵盖小学、初中、高中、高职高校各学段的人工智能教育解决方案，包含人工智能课程、师资培训、活动竞赛、空间建设、教育云平台等内容，目前已在北京、上海、深圳、杭州、重庆、成都、昆明等地的中小学落地实践。 　　 　　 独创三级运营体系兼顾普惠教育和特色教育 　　在余杭人工智能教育项目中，优必选科技推出了独创的三级运营体系，涵盖96所标准校、4所中心校和2所基地校。 　　标准校覆盖项目内所有中小学，启蒙所有学生对人工智能的兴趣；中心校额外配备了人工智能实验室，为对有人工智能兴趣的学生提供深度实践的机会

BPI-EAI80 AIoT 开发板采用格力零边界EAI80芯片设计.支持Dual-Cortex M4F@200MHz 500DMIPS和AI-NPU：CNN-NPU @300 MHz 300GOPS. 支持LVDS屏接口和摄像头接口，板载wifi,方便的做各种AI物联网应用。 目标应用 语音控制-关键字实时控制 计算机视觉-物体和生物(脸，身体，姿势)的检测和识别，vSLAM 终端AIoT -边缘计算，信息。安全，离线设备控制，系统监控 传感器、考勤机、广告显示、可穿戴设备、智能无人零售 家庭和建筑自动化-白色家电，暖通空调，照明，安全系统，物联网网关 工业计算- EBS, plc, M2M, T&M,Auto-factory, HMI控制总成，二维码 电机控制和功率转换- VFC,FOC, 3D/热敏打印机，ADAS，无人机，机器人 STEM教育 硬件规格 CPU Dual-Cortex M4F@200MHz 500DMIPS AI-NPU：CNN-NPU @300 MHz 300GOPS 2D Graph :Dual-Camera Max SDRAM 8M LCD 1024*768 TFT-LCD CANBUS 2.0 A/B ESP8266 Wifi onboard 40PIN GPIO (share with LCD ) 2 Mic support Size:

云栖号资讯：【 点击查看更多行业资讯 】 在这里您可以找到不同行业的第一手的上云资讯，还在等什么，快来！ 现在企业边缘产生的数据比以往任何时候都多，这使得很多企业开始认真研究存储系统，以存储这些数据。例如，COVID-19大流行使各种医疗保健组织生成更多数据，并给边缘系统带来更大压力。同时，这些组织有更多的人员在家工作，他们将大量非结构化数据发送到边缘环境中或从边缘环境中发送出去。 基于当前不断变化的工作负载，IT必须评估数据流如何影响其边缘存储功能。下面让我们看看看边缘数据影响存储的五种方式，以及管理边缘存储时需要考虑的因素。 1. 数据量和类型 当前的大流行正在改变边缘工作负载，但是即使没有疫情，边缘的数据量和类型也会影响存储。边缘环境可以支持一切，包括从虚拟桌面基础设施到医疗保健到IoT设备。存储系统必须能够满足目标工作负载，同时满足数据保留要求，并且通常要结合分层和其他策略。 如果边缘环境仅支持一种类型的工作负载，存储会更加简单，只要正确配置并考虑预期的工作负载波动即可。而多种类型的工作负载则更加复杂。例如，在大流行之前，医疗机构可​​能已经部署边缘系统来支持患者监视设备。现在，它可能还需要支持在家工作的管理人员相关的各种工作负载。在此期间，存储系统可能会受到严重影响，特别是如果它们已经在极限范围内运行时。 2. 环境条件 边缘环境本身会影响存储架构。存储系统可能嵌入在汽车

转载于微信公众号：新智元 视觉跟踪领域国际顶级赛事 Visual-Object-Tracking Challenge (VOT) 2017年结果出炉，结合传统滤波及深度学习的方案取得最佳成绩。本文是第二名北京邮电大学代表团队的技术分享。他们基于滤波的框架，抛弃传统特征，只使用CNN特征，减少了特征冗余，缓解了模型过拟合，使追踪器在速度和精度上都有不小的提高。代码分享链接：https://github.com/he010103/CFWCR.git 随着深度学习在计算机视觉方面大放异彩，近几年物体追踪也得到了飞速的发展。物体追踪解决的问题是在一段时间内对于同一个物体在复杂的背景下（如遮挡，光照，物体旋转等），进行持续高速的跟踪。因此，物体追踪是监控，安防，自动驾驶，无人机，智能家居等应用中必须解决的关键课题。 作为视觉跟踪领域的最高峰，Visual-Object-Tracking Challenge (VOT) 是国际目标跟踪领域最权威的测评平台，由伯明翰大学、卢布尔雅那大学、布拉格捷克技术大学、奥地利科技学院联合创办，旨在评测在复杂场景下单目标短时跟踪的算法性能。由于每年的评测序列都会更新，且标注的精确度一年一年提高，VOT竞赛也被视为视觉跟踪领域最难的竞赛，远远超过了其他数据集。因此，每年最好的追踪算法都会在上面一展拳脚，在激烈的比拼中擦出灵感的火花。 今年的比赛 VOT 2017

　　爱因斯坦曾说，“唯一真正有价值的东西是直觉”。 　　 但直觉这种东西很难言传身教，尤其是对机器而言。如何让机器感知人类直觉并作出正确的反馈？这可能是每个人都会关心的问题。 　　 　　我们想与机器实现如人与人间那样的无缝交流，但使用预先指定的语音/触摸屏命令或设置复杂的传感器后，往往让机器变得很笨拙。让机器理解我们的非语言暗示，比如手势，可能是实现更广泛人机协作的重要一步。此外，肌肉信号也可以为机器提供难以从视觉上观察到的状态信息。 　　 一项来自麻省理工学院计算机科学与人工智能实验室（MIT CSAIL）研究学者的新研究，或许可以实现“近乎无缝”的人机协作。相关论文已发表在本月 ACM/IEEE 国际人机交互会议上。 　　“我们设想这样一个世界——机器可以帮助人类进行认知和体力劳动。但要做到这一点，机器需要主动适应人类，而不是人类去适应机器。”麻省理工学院计算机科学与人工智能实验室主管、论文作者之一丹妮拉·罗斯（Daniela Rus）教授说。 　　在一个名为“Conduct-A-Bot”的系统中，研究人员通过在肱二头肌、肱三头肌和前臂上放置肌电图和运动传感器，使用简单手势和肌肉信号成功操控了机器的动作。该系统旨在减少普通用户与机器交互的障碍，通过使用少量可穿戴传感器和即插即用的机器学习算法，为人类与机器助手或其他电子设备进行更自然的交流建立了新的可能。 　　研究学者表示

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