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    基于5G的水果成熟判断及采收系统

    随着我国社会经济的快速发展以及人民消费水平的迅速提高,消费者对水果的需求量和品质都提出了更高的要求。据相关数据显示,我国水果采摘的平均损耗率已高达20%,而水果采摘过程中造成的经济损失超过1000亿元/a。发达国家的水果损耗率却普遍低于5%,甚至有些国家的损耗率仅有1%~2%。原因之一便是水果的成熟期不一致,导致果农在采摘时容易误判进而导致误采。误采摘影响鲜食水果的品质,也不利于水果的存储。因此,根据水果的成熟度加以区分可以降低误采摘几率。在水果包装、存储、运输及后加工过程中,根据成熟度加以筛选和区分,有利于提高水果的品质和等级。水果成熟度检测技术在缩小果农直接经济损失的同时,亦协助果农对水果进行一次分揀,增加果农的经济效益,提高果园生产效率,激发果农的生产积极性,并且为水果后加工提供参考依据,对拉动我国水果业及相关产业的稳定、持续、繁荣发展有重要意义。

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    树莓派安装Docker以及Portainer中文版

    前段时间树莓派安装了Debian-Pi-Aarch64,这是一个基于树莓派的64位linux系统,功能比较多,基本上也是一款比较成熟的桌面产品了,但是系统占用的确比较严重,特别是安装一些程序的时候看设备状态CPU内存都快干满了,而且这个项目好像也暂停了。刚好我新换的固态也回来了,让我重新思考给他安装个灵魂。 去一些树莓派论坛社区,发现很多项目都是以官方的Raspberry Pi OS演示的,之前不安装是因为官方的系统只有32位的,虽然之前也出过64位的系统但是BUG比较多,随着树莓派4B硬件增加4G,8G内存版本,官方也在前段时间正式推出了64位的Linux系统,基于Debian 。树莓派也有Ubuntu的版本,但是真的很卡,还是在有固态的情况下。 思来想去,我还是选择了基于官方的64位系统,然后给他安装Docker,安装完毕后,我发现跑起来还是挺不错,毕竟很多电视盒子都能跑的不错。 安装Docker

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    机器之心实操 | 亚马逊详解如何使用MXNet在树莓派上搭建实时目标识别系统

    选自AWS 机器之心编译 参与:思源 在过去的五年中,深度神经网络已经解决了许多计算困难的问题,特别是计算机视觉。因为深度神经网络需要大量的计算力来训练模型,所以我们经常使用多块 GPU 或云端服务器进行分布式地训练。实际上,在深度神经网络模型经过训练后,它只需要相对较少的计算资源就能执行预测。这就意味着我们能将模型部署到低功耗的边缘设备中,并且在没有网络连接的情况下运行。 亚马逊的开源深度学习引擎 Apache MXNet 除了支持多 GPU 训练和部署复杂模型外,还可以生成非常轻量级的神经网络模型。我们

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    领券