Industria 4.0 Archivi

Iot-LINK Nodes: La nostra libreria Node-RED

Una Partnership Strategica per l’Innovazione IoT La nostra pluriennale collaborazione con Compulab, azienda leader internazionale nella progettazione e produzione di soluzioni hardware embedded, ha raggiunto un importante traguardo con lo sviluppo della libreria Node-RED ufficiale per il loro nuovo gateway IoT-LINK. Dalla collaborazione tecnologica alla creazione di valore condiviso: questa partnership ha generato risultati […]

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Node-RED nei Progetti IoT: Orchestrazione Intelligente per l’Industria 4.0

La Sfida dell’Integrazione IoT L’implementazione di soluzioni IoT in ambiente industriale presenta sfide tecniche complesse: dispositivi eterogenei che comunicano attraverso protocolli diversi, necessità di integrare sistemi legacy con piattaforme cloud moderne, e l’esigenza di sviluppare rapidamente interfacce utente intuitive per operatori non tecnici. In questo scenario, la capacità di prototipare velocemente e orchestrare flussi di

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Soluzioni OCR su misura per la tua azienda

L’OCR (Optical Character Recognition) è una tecnologia fondamentale per estrarre testo da immagini, documenti scannerizzati, fotografie o PDF. Trovando applicazione in ambiti come la digitalizzazione documenti, l’automazione dei processi aziendali e il data entry, l’OCR è oggi uno strumento imprescindibile per ottimizzare tempo, risorse e precisione. Negli ultimi anni, l’integrazione con tecniche di deep learning

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Configurazione di moduli WiFi per dispositivi IoT Linux

Introduzione Nel nostro percorso di sviluppo di dispositivi IoT Linux, la gestione delle connessioni WiFi si è rivelata tanto cruciale quanto quella delle connessioni 4G (trattate nel nostro precedente articolo). Dalla configurazione di semplici client che si connettono a reti esistenti, fino alla creazione di access point per reti mesh o configurazioni iniziali, abbiamo esplorato

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Vanishing gradient problem

Cause del Vanishing Gradient Problem Il Vanishing Gradient Problem rappresenta una delle sfide fondamentali nell’addestramento di reti neurali profonde. Si manifesta quando, durante la retropropagazione, i gradienti calcolati negli strati iniziali della rete assumono valori molto piccoli, rendendo inefficaci gli aggiornamenti dei pesi e compromettendo la capacità di apprendimento del modello. Questo problema è stato

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Introduzione a ResNet

Introduzione a Resnet Le reti neurali convoluzionali (CNN) hanno trasformato il campo della visione artificiale, rendendo possibile affrontare con successo compiti complessi di elaborazione e interpretazione delle immagini. Tra le architetture più significative, ResNet (Residual Network) si distingue per la sua capacità di gestire reti profonde in modo efficiente. Introdotta da Kaiming He nel 2015,

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