Fubarino Contest：NTP Clock

、ユーザー[Tomasz Jastrzebski]は、温度制御はんだ付けアイアンを運転するための片思いに見えるカスタムメイドのコントローラを作成しました。デザインは、さまざまな電圧とプローブタイプのために評価されたアイアンで動作することができ、それらは熱電対またはサーミスタベースであることを意図しています。電源を統合するのではなく、これは外部ユニットによって取り扱われ、これを必ずしもグリッドに結び付ける様々なソースから給餌する可能性を与えます。 ハードウェア的には、REF2030の精密電圧源を参照して、INA823計装アンプに基づく素晴らしいフロントエンドで、ショーを担当するユビキタスSTM32マイクロコントローラがあります。入力段は汎用性のあるホイートストンブリッジ入力回路として構成され、微調整のための範囲がたくさんある。 SuperCapacitorバックアップを備えたRTCのサポートなどのはんだ付けアイアンドライバに必ずしも必要ではないデザインには、設計にはいくつかの追加機能がありますが、これははんだごての鉄を運転する必要はありません。温度フィードバックを伴う。ファームウェアが変更されているため、これは他のタスクに役立ちます。マインドに湧き出る1つの潜在的な機能 – それが誤って残っている場合には、一定の時刻に自動的に電源を切ることができます。 概略図には多くの部品が多くの部品が優れています。それは議会の家に余分な選択肢を与えることを理解するので、製造に関わっている私たちの多くが何年もこれをやってきましたが、これは本当に必須の練習です。 STM32G0シリーズマイクロコントローラのファームウェアは、STM32 HALに基づいており、それを簡単に保ち、都合のよいスタジオコードプロジェクトが提供されています。すべてのハードウェア（KICAD）とファームウェアがProject GitHubにあります。 私たちは、このようなユニバーサルはんだ付けコントローラー、JBCアイアンのためのカスタムメイドのコントローラー、そしてこの優れた携帯型Arduinoベースのユニットのように、何年にもかかわらず、いくつかのプロジェクトを見ました。

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