Hackaday Links：2013年7月14日日曜日

を作る[Stephen Cognetta]が彼が115未満に所有する物事の総数を取得しようとしています、そして彼はいつも彼の人生を合理化する方法を探しています。 この目標に向けて、彼は内部に埋め込まれたNFCタグに入るためにアセトンでSFトランジットクリッパーカードを溶解させた。タグは、アンテナに取り付けられた小さなチップから成り立っています。それは分離するために層が分離するための約3日（ブレークの下のビデオ）かかりました。 彼は、右に描かれた防水アスピリン帯を含む、繊細なチップとアンテナを貯蔵することのいくつかの異なる方法を試みた。 トランジットパスのアイデアがあなたに少し時間を節約するかもしれないと仮定しますが、あなたの人生が本当にあなたの人生を単純化するのでしょう。また、使用していないカードがSFトランジットの利用規約に違反していることに注意すべきです。 NFCのロック解除NFCリングとNFCリングボックスを含めて、以前にNFCウェアラブルをカバーしました。このNFC制御されたインフィニティミラーは技術を非常に利用しています。

を楽しいプロジェクトとして認識しています。実装するのが楽しいだけでなく、私がそれを展示したすべての人のための荷物のための荷物を作ることを終えたのですが、ほとんどハッカースペースやそのような集会での人々のために楽しい荷物を作ることになった。はい、Pornographic – Cheeky Hackersに囲まれています。 追加されたメイナが指摘されていることは、インストールされたら、インターネットアクセスは必要ありません。これは最先端のスタンドアロンのオブジェクト認識です。 しかし、それは広範囲にわたる役に立つAIになりますか？ニューラルネットワークがその周りのすべてのオブジェクトを認識できる場合は、人間のようなスキルになりますか？読む。 オブジェクト認識の実行方法 Inception Object Recomentizerの内部 実装は次のとおりです。 ラズベリーPI 3モデルB. アンプとスピーカー ピカメラ 瞬間SWTICH. Piのための携帯電話の充電器のバッテリー 必要なソフトウェアの中心部は、TensorFlowフレームワークを使用して実装されているGoogleのInception Neuralネットワークです。画像認識のためにTensorflowチュートリアルに従ってダウンロードできます。 PythonやTensorflowがわからない場合は、チュートリアルはどんなプログラミングも含まれません。つまり、私がしたようにサンプルコードを変更することがない限り。 Classify_Image.py印刷はパンダを見ました サンプルコードは、Pandaの写真を含む固定ファイルファイルを取り、オブジェクト認識を行います。それはパンダを見たと印刷することによって結果を与えます。しかし、それは十分な楽しみではありませんでした。 私はいくつかのテキストへの音声ソフトウェアと祭りを見つけたのを捜した。それがパンダを見たいと思うとき、私はLinuxシェルで祭りを運営するためにサンプルコードを修正し、実際に「私はパンダを見た」と話すように話すように言う。 Audio PlayerHTTPS：//hackaday.com/wp-content/uploads/2017/06/classify_speak_panda_audio.wav. 00:00 00:00 00:00 しかし、それでも十分に楽しんではありませんでした。私はPicameraをラズベリーPIに接続し、それは写真を撮って、オブジェクト認識を行うためにテンスフローコードにそれを与えました。野外では、それは私の写真に推論を推測しました。 そして最後に、それをすべて本当に簡単にするために私はPIのGPIOピンの1つにモンサムスイッチを接続し、瞬間的なスイッチが押されたときに写真を撮った。