CAIE注册人工智能工程师

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CAIE，全称 Certifed Artifcial Intelligence Engineer（人工智能工程师），简称 CAIE（赛一） ，是人工智能领域的技能等级认证。旨在评估和培养具备人工智能理论基础与实战能力的职业人士。

有没有想过用WiFi信号就能看穿墙壁，甚至不用装一个摄像头？

想象一下，你家里没有任何摄像头，但系统却能知道你在房间的哪个位置、姿势如何、呼吸频率多少，甚至心跳快慢都能监测到。

目前一个刚开源没多久的RuView就能做到，并且爆火很快冲破37000星。这个对于居家老人、儿童监测很有帮助。

开源地址：https://github.com/ruvnet/RuView

RuView主要把学术研究里的WiFi DensePose技术变成了一套能真正跑起来的边缘感知系统。

RuView的核心技术特点在于完全不依赖摄像头、不依赖云端服务，甚至不需要联网。

所有处理都在本地完成，隐私性极强，成本也低到惊人的程度，单个节点只要几十块钱就能搞定。

实时姿态估计是它最吸引眼球的功能。系统能通过WiFi信号的变化，实时重建出人体的姿态骨架，就像那些动作捕捉系统做的一样。

但它不需要你穿戴任何设备，也不需要摄像头。你只需要在房间里走动，系统就能知道你站着、坐着还是躺着。这对老年人跌倒检测、智能家居场景判断都很有用。

呼吸与心率监测这个功能更神奇。人在呼吸和心跳时，胸廓会有极其微小的起伏，这些起伏会影响WiFi信号的相位。

RuView通过分析特定频率段的信号变化，就能提取出呼吸频率和心率数据。对于健康管理场景来说，这意味着你不需要佩戴手环或手表，系统就能默默守护生命体征。

存在检测与穿墙感知有点像游戏里的战争迷雾。即使人躲在墙后面或者隔着一扇门，系统依然能感知到有人存在。

原理是WiFi信号能穿透非金属障碍物，而人的移动会改变信号的多路径传播特性。最大感知距离能达到五米左右，这在实际应用中已经足够覆盖一个房间了。

RuView还有个很强的特点是能在部署后自我能力优化。

刚装上的时候可能识别准确率一般，但随着时间推移，系统会学习这个房间的信号特征，慢慢变得越来越聪明。

这种能力来自于边缘端的机器学习模型，不需要人工标注数据，也不需要云端训练。

说实话，这个项目部署起来最大的门槛在于硬件。普通的笔记本电脑虽然也有WiFi，但只能提供最基础的信号强度信息，做不到姿态估计和生命体征监测。

咱们需要ESP32-S3或者专门的研究级网卡才能获取完整的信道状态信息。

另外，环境因素会影响感知精度。金属家具、玻璃隔断这些都会改变WiFi信号的传播特性。所以部署时需要花点时间调试，找到最佳的节点位置。

如果你在做老年人看护、健康监测相关的项目，这套系统提供了完全不同于摄像头的解决方案，可以试试并且隐私比摄像头更好。

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