智能咖啡機
感應式烹飪爐必須有效率、安全，同時提供友善的使用者介面。
智慧虛擬學習環境
虛擬現實（VR）技術已經開始在教育領域中發揮重要作用，並且隨著Nuvoton的MCU和Tiny Machine Learning（TinyML）技術的應用，它們將能夠提供更多創新的學習體驗。
- 改善學習體驗 Nuvoton的MCU可以在VR設備中提供更高效的控制和管理，從而改善學習者的虛擬學習體驗。這可以包括更流暢的互動、更快速的反應時間以及更豐富的虛擬環境。此外，TinyML可以用於分析學習者的行為和反應，以調整虛擬學習內容，使其更適應每位學習者的需求。
- 專注力支持 對於患有注意力不足過動症（ADD/ADHD）的學生來說，虛擬學習環境可以成為一個有益的工具。VR耳機可以通過消除外部干擾，提高學生的專注力和持續注意力。MCU技術可以用於監測學生的專注程度，並提供相應的反饋，以幫助他們保持專注。
- 互動式虛擬模擬 虛擬學習環境可以提供互動式虛擬模擬，這些模擬可以用於教授軟技能、生活技能和自我發展。MCU和TinyML可以用於監控學習者在虛擬模擬中的表現，並提供即時反饋和指導。這有助於學習者更好地掌握實際應用技能。
- 虛擬團體教育 虛擬學習環境還可以實現虛擬團體教育體驗，使學生能夠在虛擬世界中協作和互動。MCU可以支持多個用戶的同步互動，而TinyML可以用於識別學習者之間的合作和溝通模式，以提供更好的團隊教育體驗。
| 適用開發平台 | |
|---|---|
|
NuMaker-HMI-MA35D1-S1 |
實時辨識：
範例：虛擬班級出勤系統 利用攝像頭捕捉遠程學習參與者，MA35D1 處理影像數據，實時識別和記錄參與者出勤情況。 物件偵測：
範例：虛擬實驗室設備辨識 使用攝像頭捕捉虛擬實驗室中的模擬設備，MA35D1 處理影像數據，識別不同的實驗設備和工具。 生物特徵辨識：
範例：個性化學習路徑 利用臉部識別技術辨識學習者，MA35D1 根據學習者的個人化特徵提供定制化的學習路徑和建議。 手勢感應：
範例：虛擬互動實驗操作 攝像頭捕捉學習者的手勢，MA35D1 處理數據，用於控制虛擬實驗室中的模擬實驗操作。 |
|
NuMaker-IoT-M467 |
感測器融合：
範例：多感官虛擬學習體驗 結合溫度、震動和光線感測器，Cortex-M4 處理數據，模擬真實環境下的學習體驗。 異常檢測：
範例：虛擬學習環境監控 利用各種感測器監控虛擬學習環境的系統運作，Cortex-M4 檢測任何可能影響學習體驗的異常狀況。 關鍵詞檢測：
範例：語音驅動的虛擬教室 使用麥克風捕捉學習者的語音指令，Cortex-M4 處理並識別關鍵詞，用於控制虛擬教室的互動功能。 振動檢測：
範例：虛擬實境體驗反饋 利用振動感應器捕捉用戶操作虛擬設備時的反饋，Cortex-M4 處理這些數據以增強虛擬實境的互動體驗。 |
