第一天课上，我对智能硬件和智能系统的概念有了初步的了解：从端到云，从可编程到联网到自主运行。我还学习了如何用python编写程序在PYNQ上调试并运行。'''第一周'''
第二天课上，我和队友利用罗技摄像头和PYNQ进行了人脸和眼部识别的实验，识别效果比较好，不足是用板子控制相机拍照的延迟比较大，以及会将鼻孔或嘴识别为眼。在进行简单的识别之后，我们作了更进一步的尝试：一是用板子上的按键控制拍照；二是利用板子上的led灯显示检测到的人脸和眼的个数。在显示眼个数时，我尝试打印变量eyes，打印结果是一个矩阵，行数和眼的个数相同，因此len周一课上，我对智能硬件和智能系统的概念有了初步的了解：从端到云，从可编程到联网到自主运行。我还学习了如何用python编写程序在PYNQ上调试并运行。 周二课上，我和队友利用罗技摄像头和PYNQ进行了人脸和眼部识别的实验，识别效果比较好，不足是用板子控制相机拍照的延迟比较大，以及会将鼻孔或嘴识别为眼。在进行简单的识别之后，我们作了更进一步的尝试：一是用板子上的按键控制拍照；二是利用板子上的led灯显示检测到的人脸和眼的个数。在显示眼个数时，我尝试打印变量eyes，打印结果是一个矩阵，行数和眼的个数相同，因此len(eyes)就是眼的个数。通过以上尝试，我进一步学习了如何用python编程实现对硬件的控制。
[[文件:人脸识别 李睿.jpeg|缩略图]]
第三天课上，老师为我们展示了语音和图像识别，并讲解了相关代码。我还练习了控制台的使用。周三课上，老师为我们展示了语音和图像识别，并讲解了相关代码。我还练习了控制台的使用。 周四课上，我们录制了若干音频，将其作为机器学习的训练集。老师结合教材为我们讲解了神经网络的相关术语，并为我们演示了用audioPlot进行语音识别的过程：将音频转换为时频谱图，再训练计算机识别这些图像。时频谱对于我们电子工程系的学生来说并不陌生，但是利用时频谱图作语音识别还是让我耳目一新，让我更加认识到了语音、图像处理两个领域之间的紧密关联。我们还安装了audioPlot的相关组件，并运行程序。 周五请假。 '''第二周''' 周一课上，老师为我们展示了myRIO在各个场景下的应用，如弹吉他、机器人寻路。然后我们观赏了NAO机器人的几段舞蹈，并下载了Choregraphe软件，为后面给机器人编舞做准备。
第四天课上，我们录制了若干音频，将其作为机器学习的训练集。老师结合教材为我们讲解了神经网络的相关术语，并为我们演示了用audioPlot进行语音识别的过程：将音频转换为时频谱图，再训练计算机识别这些图像。时频谱对于我们电子工程系的学生来说并不陌生，但是利用时频谱图作语音识别还是让我耳目一新，让我更加认识到了语音、图像处理两个领域之间的紧密关联。我们还安装了audioPlot的相关组件，并运行程序。周二我们参观了光轮电子科技有限公司，了解了物联网操作系统的基本概念和发展现状，了解了实训系统的功能，学习了如何在具体应用场景下（自助洗衣机）完成硬件设计：如何将系统按功能划分为子模块，模块之间如何通信等等。紫荆一号楼的自助洗衣机使用的就是该公司的系统，这让我感受到智能硬件离我们并不遥远，智能硬件将逐步进入社区、进入千家万户为每个人服务。