Tại Đại học York, UK RAS STEPS đã tổ chức sự kiện Micromaze Robot Hackathon kéo dài 3 ngày, nơi các lập trình viên phát triển robot tự hành trên nền tảng Raspberry Pi Pico W tùy chỉnh. Các đội đã thiết kế khung sườn bằng laser, tích hợp động cơ và cảm biến, viết điều khiển phần mềm bằng MicroPython để điều hướng mê cung ngày càng phức tạp. Tiêu chí đánh giá bao gồm hiệu suất trong mê cung, tránh va chạm, thiết kế, chất lượng mã, điều khiển không dây và sự đổi mới. Sự kiện này cũng là thử nghiệm cho các chương trình đào tạo hoặc quảng bá robot học trong tương lai.
AI có thể tóm tắt sai. Đọc bài gốc trước khi dựa vào thông tin quan trọng.
Vì sao nên đọc: Hackathon này cung cấp kinh nghiệm thực tế quý giá về phát triển robot tự hành từ khâu thiết kế đến lập trình điều khiển.
Trả lời 3 câu hỏi ngắn để nhận điểm thưởng cho bài này. Chỉ làm khi bạn muốn lấy điểm.
3 câu hỏi · dưới một phút · không bắt buộc
Nguồn: https://robohub.org/building-and-programming-autonomous-robots-at-the-york-micromaze-hackathon. 8 Sync News chỉ tóm tắt và dẫn link; bản quyền nội dung thuộc tác giả và nguồn gốc.
Đọc tin ở đây, luyện code, học theo lộ trình và luyện IELTS trên các sản phẩm anh em — tất cả kết nối với nhau trong hệ sinh thái 8 Sync.
Cổng chính của hệ sinh thái: giới thiệu sản phẩm, blog và bảng giá trọn bộ.
Khám pháHọc theo lộ trình rõ từng chặng: video, quiz chấm tự động, certificate và mentor đang làm nghề.
Xem lộ trình1.000 bài DSA, đề tiếng Việt, chấm tự động 7 ngôn ngữ — nhiều bài FREE, chạy ngay trên trình duyệt.
Luyện miễn phíChấm bốn kỹ năng IELTS bằng AI, phản hồi chi tiết theo rubric.
Dùng thử miễn phíAI IDE 22 MB cho dev Việt.
Tải miễn phíBộ nhớ tổ chức cho AI agent.
Khám pháAI trực Fanpage, tự sàng lọc lead.
Dùng thửA factory-scale robot in Massachusetts that builds circuit boards on demand, in half the time of a typical Shenzhen quick-turn shop.
Bối cảnh: Hacktoberfest DEV Challenge Week 4 đã khởi động với chủ đề "Ghost in the Machine", đây là thử thách cuối cùng trong chuỗi sự kiện Hacktoberfest. Nguyên nhân kỹ thuật: Thử thách này tập trung vào lĩnh vực AI (Artificial Intelligence), đòi hỏi người tham gia phải đóng góp cho các dự án open-source liên quan đến trí tuệ nhân tạo. Hệ quả: Tổng giải thưởng lên đến 2,850 USD sẽ được phân bổ cho 21 người thắng cuộc, khuyến khích cộng đồng lập trình viên tham gia tích cực. Điều đáng học: Đây là cơ hội tuyệt vời để các lập trình viên nâng cao kỹ năng AI, kinh nghiệm làm việc với các framework AI phổ biến và đóng góp cho cộng đồng open-source, đồng thời có cơ hội nhận giải thưởng giá trị.
Tham gia thử thách AI mã nguồn mở Hacktoberfest này giúp bạn cơ hội thắng giải tài chính $2.850 trong khi phát triển kỹ năng trí tuệ nhân tạo.
Symfony vừa ra mắt phiên bản 1.0.0-BETA1 cho Symfony AI, một framework AI mạnh mẽ cho PHP. Hackathon Symfony AI & MCP (Model Context Protocol) diễn ra từ 26/10 đến 22/11, hoàn toàn miễn phí và online, dành cho tất cả mọi người. Sự kiện này tập trung vào phát triển các ứng dụng AI sử dụng MCP để kết nối với các mô hình ngôn ngữ lớn như OpenAI, Anthropic, v.v. Lập trình viên có cơ hội tìm hiểu cách tích hợp AI vào dự án PHP và thử nghiệm với công nghệ MCP mới nổi.
Lập trình viên nên đọc bài này để cập nhật về phiên bản beta Symfony AI 1.0.0 tham gia sự kiện hackathon AI & MCP sắp tới.
Một lập trình viên tên [worked in theory] đang phát triển trực thăng RC không có swashplate để giảm trọng lượng và độ phức tạp. Thiết kế linkage-less ban đầu thất bại do ma sát ở bản lề và bánh xe ở tốc độ cao, nên chuyển sang thiết kế under-actuated với bản lề nghiêng sử dụng quán tính thay đổi góc cánh quạt. Kiểm thử hai phiên bản cho thấy bản lẻ chung cho cả hai rotors có độ ma sát thấp hơn, cảm giác phản hồi tốt hơn và đáp ứng điều khiển tuyến tính hơn so với mỗi rotor có một bản lẻ riêng. Anh ấy sử dụng phương pháp 3D in phôi cánh phẳng và thermoforming với khuôn in, sau đó thêm trọng lượng vào cánh để kéo chúng trở lại góc tiêu chuẩn và giảm rung động.
Bài viết này giúp bạn hiểu cách giảm phức tạp và trọng lượng trong thiết kế máy bay trực thăng RC thông qua thiết kế trục trục quay không truyền động.
Dev Opportunity Radar #22 giới thiệu 3 cơ hội hấp dẫn gồm Fellowship $50K từ Basis, Research Fellowship từ Perplexity AI và Analytics Hackathon của FC Barcelona. Đối với lập trình viên, chương trình Basis Fellowship cung cấp khoản tài trợ $50,000 để phát triển dự án AI, trong khi Perplexity AI Fellowship tập trung vào nghiên cứu trong lĩnh vực AI và NLP. Sự kiện Hackathon của FC Barcelona đòi hỏi kỹ năng phân tích dữ liệu và machine learning để giải quyết các bài toán thực tế trong thể thao. Những cơ hội này không chỉ mang lại tài trợ đáng kể mà còn là trải nghiệm thực tế với các công nghệ hàng đầu như LLMs và reinforcement learning.
Đây là danh sách cơ hội hàng tuần bao gồm học bổng, nghiên cứu và thi hackathon dành cho lập trình viên.
OOMWOO là robot hút bụi mã nguồn mở hoàn toàn, hoạt động không phụ thuộc vào dịch vụ đám mây nhờ Raspberry Pi chạy ROS 2, sử dụng lidar 2D giá rẻ để lập bản đồ phòng và tích hợp với Home Assistant. Phần cứng chủ yếu cần in 3D, trong khi phần mềm đã tương đối hoàn thiện và dự án đang phát triển tích cực trên GitHub.
Là người phát triển robot hoặc IoT, bạn nên đọc để khám phá cách xây dựng hệ thống tự động hóa nhà ở tự chủ, hiệu quả về chi phí và không phụ thuộc vào dịch vụ đám mây, bằng cách kết hợp phần mềm tự động hóa nhà (Home Assistant) với ROS 2 và giải pháp thô sơ nhưng hiệu quả.
Bối cảnh NVIDIA công bố SimReady Central, thư viện mở các tài sản 3D sẵn sàng cho mô phỏng trong lĩnh vực robot và nhà máy AI. Nguyên nhân kỹ thuật là do nhu cầu cao về dữ liệu đào tạo AI và mô phỏng robot nhưng thiếu tài sản 3D chất lượng cao, dẫn đến tốn thời gian và chi phí. Hệ quả là SimReady Central cung cấp hơn 1,000 tài sản 3D đã được tối ưu hóa cho NVIDIA Omniverse và Isaac Sim, giúp giảm 80% thời gian chuẩn bị dữ liệu. Điều đáng học là thư viện này giúp các nhà phát triển nhanh chóng xây dựng hệ thống robot và nhà máy AI thực tế mà không cần tạo tài sản từ đầu.
Đây là nguồn tài nguyên mở cực kỳ hữu ích cho các lập trình viên đang phát triển mô hình robot và nhà máy AI với mô hình 3D chất lượng cao.
Hệ thống vật lý trị liệu thích ứng sử dụng generative AI để học từ các chuyên gia vật lý trị liệu và cung cấp hỗ trợ cá nhân hóa. Công nghệ này phân tích dữ liệu chuyển động của bệnh nhân đột quỵ để điều chỉnh bài tập theo thời gian thực. Bằng cách kết hợp deep learning và computer vision, hệ thống đạt độ chính xác 92% trong việc phát hiện sai tư thế. Đáng chú ý là hệ thống giảm 40% thời gian điều trị so với phương pháp truyền thống nhờ tối ưu hóa lộ trình cá nhân. Lập trình viên nên tìm hiểu thêm về cách hệ thống kết hợp reinforcement learning để tự điều chỉnh độ khó bài tập.
Bài viết này giúp lập trình viên hiểu cách áp dụng generative AI trong phát triển hệ thống trị liệu cá nhân hóa cho bệnh nhân đột quỵ.
Đang tải bình luận…