智能洗衣机
洗衣机不仅需要更有效率地清洁衣物，还必须在尽可能降低能源、水和洗涤剂的消耗的同时，确保更高的安全性和更低的噪音水平。
智能評分 IC
人工智能（AI）和机器学习（ML）技术正在改变教育领域，特别是在评分和评估方面，并且结合 Nuvoton 的 MCU 和 TinyML 技术，可以实现更高效的评分流程。
- 自动评分 Nuvoton 的 MCU 和 TinyML 技术可以用于开发自动评分系统，这些系统可以根据预定的标准和指标对论文、论文和测验进行评分。 教师可以提供初始评分，而机器学习算法可以分析这些评分，并进行进一步的评估。 这样可以大大减少评分时间，让教师有更多时间进行教学和辅导。
- 多语言支持 Nuvoton 的 MCU 和 TinyML 技术可以轻松实现多语言支持，这对于评分软件来说至关重要。 无论论文或测验是用哪种语言编写的，评分系统都可以迅速且精确地评估。 这样可以更好地满足全球教育的需求。
- 教师和机器结合 最重要的是，Nuvoton 的 MCU 和 TinyML 技术可以实现教师和机器的合作。 教师的专业评估可以作为初始评分，然后机器学习可以提供进一步的评估和反馈。 这种结合可以确保评分的准确性和客观性，同时节省时间和精力。
- 整合到虚拟环境和云平台 Nuvoton 的 MCU 技术可以使评分系统更容易整合到现有的虚拟学习环境或基于云端的教育平台中。 这样学生和教师可以方便地访问和使用评分工具，并从中受益。 Nuvoton 的 MCU 和 TinyML 技术为智能评分软件的发展提供了新的可能性。 这种结合可以提高评分的效率和准确性，同时节省时间和精力，让教育工作者更集中于教学和学习的支持。 随着技术的不断发展，智能评分软件将在教育领域中发挥越来越重要的作用。
| 适用开发板 | |
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NuMaker-HMI-MA35D1-S1 |
1. 语音标识 范例：口语测试评分系统 利用麦克风捕捉学生的口语答题，MA35D1 处理语音数据，辨识学生的答案并进行初步评分。
2. 对象检测和分类 范例：视觉艺术作品自动评分 摄像头捕捉学生的艺术作品，MA35D1 处理影像数据，辨识和分类作品的元素，参与评分过程。
3. 生物特征识别 范例：学生身份验证 使用脸部或指纹识别确保测试的公正性，MA35D1 处理生物特征数据，确认参试者身份。
4. 实时识别 范例：在线测验监控 摄像头实时监控线上测验，MA35D1 分析影像数据，识别舞弊行为或其他测验违规行为。 |
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NuMaker-HMI-M467 NuMaker-IoT-M467 |
1. 传感器融合 范例：测验环境监测 结合温度、湿度、声音等传感器，Cortex-M4 分析数据，确保测验环境适宜，无干扰因素。
2. 振动检测 范例：书写过程分析 利用桌面上的振动传感器监测学生的书写过程，Cortex-M4 分析书写速度和节奏，参与评估学习效率。
3. 异常检测 范例：测试期间的异常行为监测 利用音频和图像传感器监控测试过程，Cortex-M4 分析数据，识别任何可能的舞弊或异常行为。
4. 关键词检测 范例：书面测验的关键词分析 利用文字扫描仪捕捉学生的书面答案，Cortex-M4 处理数据，识别答案中的关键词，辅助评分过程。 |
| NuMaker-M55M1 |
1. 关键词检测 关键词检测在智能评分系统中，特别是在语音驱动的评分系统中，非常重要。 透过识别特定的关键词或短语，系统可以快速响应用户的查询，并提供相应的评分结果或反馈。
2. 异常检测 异常检测在智能评分中扮演着关键角色，特别是在监测系统性能和评分准确性方面。 透过识别数据中的异常模式，系统能够及时警告潜在的问题，从而保障评分过程的准确性和可靠性。
3. 对象侦测 对象检测技术可以用于自动识别和分类评分对象，例如，在自动化测试系统中，对象检测有助于快速识别和分类不同的测试样品，从而提高评分效率。
4. 手势感应 在交互式智能评分系统中，手势感应技术允许用户通过简单的手势进行操作和控制。 这提高了系统的易用性，并为用户提供了一种直观且高效的交互方式。
5. 生物特征识别 生物特征识别技术在智能评分系统中可用于身份验证和个性化设定。 这确保了评分过程的安全性和个性化，特别是在涉及敏感数据或需要个性化反馈的场景中。
6. 语音识别 语音识别技术使智能评分系统能够接受和处理语音指令，为用户提供一种方便快捷的互动方式。 这在需要迅速收集反馈和评分的场景中尤为重要。
7. 对象分类 对象分类在智能评分中用于自动识别和分类评分项目，提高评分的准确性和效率。 这对于处理大量数据和快速得出评分结果特别重要。
8. 实时辨识 实时识别技术为智能评分系统提供了实时反应的能力，特别是在互动式学习或实时反馈系统中。 这种技术确保了评分结果的时效性和相关性。 |
