本篇文章將測試 Object Detection，要在 MCU 上實現 Object Detection 因為效能關係可說是非常困難，目前解決方案就是將運算交給雲端服務，雲端運算可以自己架設也可以使用各大雲端平台的服務，各有優缺點。
技術文章
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Azure Custom Vision 教學(一)：註冊帳號與專案準備」我們已經註冊好帳號，也啟用學生版帳戶，並且建立了影像分類的專案， 「教學(二)： 訓練 Image Classification 影像分類 AI 模型」我們將開始蒐集資料、訓練模型，最後測試模型囉！
本文介紹 Azure Custom Vision 雲端服務，使用者只需將資料圖片上傳至雲端平台，並透過雲端平台輔助完成圖片標籤、模型訓練，最後將模型發布，即可透過 Azure Custom Vision SDK、REST API 使用模型，傳送圖片資料後 API 會回傳辨識結果。
「樹莓派感測器實作」系列實作我們製作了火焰與瓦斯洩漏警報系統、入侵者警報器，以及簡易氣象站，這次就要帶大家運用 Raspberry Pi 樹莓派、土壤濕度和水位偵測感測器，一起製作一個植物監測器，當植栽缺水時就會自動通知需澆水的訊息，
在 ROS 教學系列(一)～(三)文章中，我們分別認識了 ROS 1 與 ROS 2，並且也了解兩者的差異，接下來將開始帶領大家進行 ROS 2 的開發環境配置，內容包含版本的選擇、安裝步驟，以及配置 ROS 1 與 ROS 2 共用的操作環境。
本篇文章將從系統架構、用戶端的程式語言、使用現有的中介軟體層與編譯系統四個重點，說明 ROS 1 與 ROS 2 之間的差異性，若想瞭解更詳細的差異，可以參考「Changes between ROS 1 and ROS 2」，最後會依據使用者的身分為大家分析應該使用 ROS 1 或是 ROS 2 的時機。