電力を読み取るWebカメラとPython

ロボットコントロールは、複数のアクチュエータが互いに調整する必要があるときに非常に複雑になる可能性があります。基本的なロボットアームは、特定の位置を得るために各関節を順序で制御することを必要とするであろう。 BeagleBone Blueは、モータードライバ、センサー入力、およびワイヤレスで武装しており、ロボット工学用に組み込まれています。 [Andy]シングルボードコンピュータを使ってBeagleBone Blue Electro-Mechanical Glockenspielと呼ばれる音楽ロボットを用意しています。ハードウェアは、それぞれマレットスティックが取り付けられた8つのサーボモーターで構成されています。モーター自体は3Dプリントブラケットに取り付けられており、それらを右の高さに取り付けることができます。ポジションコントロールのためにサーボがメインボードに接続されているが、外部電源を使用してすべてのモータに必要な電流を供給しなければなりませんでした。 ソフトウェア側には、メモをサーボ位置に変換したり、MQTTとWebSocketを使用してWeb BROWERに接続するためのプログラムがあります。基本的なユーザーインターフェイスは基本であり、キーストロークに接続して送信するためのボタンがあります。コードは、OpenScadのデザインはGitHubからダウンロードできます。デモの下のビデオをチェックしてください。 このプロジェクトは、インターネットからの曲を再生する自律ロボットに拡張することができます。私たちはかなり素晴らしいものであり、両方から来る希釈があることを願っています。

ニューラルネットワークは現在、ハッカーの数、学生、研究者、そして企業の数が増えています。最後の復活は、World Wide WebやNo Leural Network Toolsがほとんどまたはまったくなかった場合、80年代、90秒にありました。現在の復活は2006年頃に始まりました。ハッカーの観点から、他のリソースと他のリソースと同様に提供されたのは、今すぐ申し出されていますか。私自身のために、ラズベリーPIのGPUはいいでしょう。 80年代と90年代 ニューラルネットワーク80S / 90年代の本だけでなく、MAGS ヤングズのために、米国が世界的な幅広いウェブの前に何もすることができたのだろうか、ハードコピー雑誌は私たちが新しいことを意識させるのに巨大な部分を演じました。それほどそれは科学系誌の1992年9月の特別な問題であり、神経学的ネットワークに紹介された脳、生物学的および人工的な種類の両方を紹介しました。 それからあなたは自分のニューラルネットワークをスクラッチから書くか、または他の誰かからのソースコードを順序付けることができます。私はその科学的アメリカの問題のアマチュア科学者列からフロッピーを秩序だった。あなたはあなたのためにすべての低レベル、複雑な数学をするニューラルネットワークライブラリを同様に購入するかもしれません。トロント大学からのXERIONと呼ばれる無料シミュレータも同様でした。 本屋の科学のセクションに目を向けておくことは、被験者の時折の本を上げました。伝統的なものは、Rumelhart、McClelland et al。鉱山の好ましいものは、神経計算であり、自己組織化マップ：ロボットアームを制御するニューラルネットワークに興味を持っていた場合に有用である。 あなたが参加するかもしれない会議と同様に短いコースと同様に短いコースがありました。 1994年に参加したセミナーは、その後、Geoffrey Hinton、Toronto大学、そして今でも現場のリーダーです。当時の最善の年次セミナーは、今日はまだ強くなっている神経情報処理システム会議でした。 そして最後に、私は公開された論文のためにライブラリを命じることを思い出します。私のセミナー論文のスタック、プログラム配布資料、コピー記事、およびその期間からの手書きノートは約3インチの厚さです。 それから物事は比較的静かになった。ニューラルネットワークはいくつかのアプリケーションで使用を発見したが、彼らは限られた研究界の外で、世界の視点と同様に彼らの誇大宣伝に住んでいなかった、彼らは問題を止めた。いくつかのブレークスルーとともに、そしてそれから最後に2006年頃には、再び世界中で展開されたので、物事は静かに残った。 現在が届きます 私たちはここでのツールに焦点を当てていますが、これは主に行われました。 3層以上の深さを超えるネットワークのための新しいテクニック、今や深いニューラルネットワークと呼ばれる トレーニングをスピードアップするためのGPU（グラフィック処理単位）の使用 多数のサンプルを含むトレーニングデータの可用性 ニューラルネットワークフレームワーク 現在、さまざまなライセンスで無料のライセンスを無料で使用するためのダウンロードのために提供されているフレームワークと呼ばれる数多くのニューラルネットワークライブラリがあり、それらの多くはオープンソースフレームワークです。より人気のあるもののほとんどは、GPU上のニューラルネットワークを実行することができます。また、ほとんどの種類のネットワークをサポートするのに十分な柔軟性があります。 これがより人気のあるもののほとんどがあります。彼らはすべてFNNを除いてGPUサポートを受けています。 テンソルフロー 言語：Python、C

ハローのコルタナは、このインターネット機器で現実の世界に入ります。 [Jarem Archer]は、HaloとWindowsの名声のコルタナのための信じられないほどの「ホログラフィック」ホームを開発しました。ディスプレイは本当にホログラムではありません、それは古いコショウの霊の錯覚を使います。モニターは3つの傾斜した半鏡面パネルに表示されます。これにより、説得力のある3D効果が得られます。コルタナの自分自身は3Dモデルです。 [Jarem’s]パートナーが提供されたパートナーは、デュアルキネの深さセンシングカメラの前で歩くことでコルタナの動きを与えました。このモーションキャプチャパフォーマンスは、画面上の3Dコルタナモデルを駆動します。 このハックの背後にある脳は、従来の窓10コルタナ音声助手です。 「ねえコルタナ」と言ってデバイスを起動します。経験全体をはるかにインタラクティブにするために、[Jarem]は顔検出ビデオカメラを装置の前面に追加しました。顔が検出されると、コラナモデルはユーザに向かって変わります。何人かの人がデバイスを見ているとしても、コルタナが視聴者に1人の人と話しているように思えるでしょう。 このハックの上のチェリーはエンクロージャです。 [JAREM] 3Dは黒いプラスチック段を印刷しました。コルタナが作動しているときはいつでもArduinoがRGB LEDを駆動します。 LEDは唐辛子のゴースト錯覚とうまく機能する青い接着剤を投影します。その結果、マイクロソフトが自分の研究室の1つに調理された可能性があるようなプロジェクトです。 私たちは何年もの間、いくつかのコショウのゴーストハックをカバーしました。引き抜くのは簡単な効果です。最良の照明条件を考えると、それは素晴らしく見えます！