利用 Arduino UNO Q 的 Linux + MCU 双处理器架构，实现一个最小化的异构协同数据处理系统。   功能要求： Linux 与 MCU 必须同时参与项目运行 使用 RPMsg 或官方推荐的处理器间通信方式交换数据 MCU 至少完成一种实时任务（如 ADC、PWM、传感器采集等） Linux 至少完成一种高层任务（如 Web、FFT、文件存储、图形界面、网络通信等） 正确建立 Linux 与 MCU 之间的通信链路 能够展示处理器之间的数据交互过程

利用 Arduino UNO Q 的 Linux + MCU 双处理器架构，实现一个最小化的异构协同数据处理系统。   功能要求： Linux 与 MCU 必须同时参与项目运行 使用 RPMsg 或官方推荐的处理器间通信方式交换数据 MCU 至少完成一种实时任务（如 ADC、PWM、传感器采集等） Linux 至少完成一种高层任务（如 Web、FFT、文件存储、图形界面、网络通信等） 正确建立 Linux 与 MCU 之间的通信链路 能够展示处理器之间的数据交互过程 在基础题之上，由 MCU 负责实时采集数据或产生实时控制任务，Linux 负责数据处理、存储、可视化或网络通信，两者协同完成完整的数据处理流程。   功能要求： 形成完整的【采集 → 传输 → 处理 → 输出】数据流程 系统能够持续稳定运行 提供处理器通信流程说明 展示 Linux 与 MCU 协同完成任务

基于 Arduino UNO Q 的 AI 能力，实现一个本地运行的边缘智能应用。   功能要求： 使用摄像头、麦克风或其他输入设备获取数据 在本地完成 AI 推理 AI 推理过程在设备本地完成，不依赖云端计算 能够输出可用的识别结果 应用参考：图像分类；目标检测；手势识别；人脸检测；声音识别；姿态识别；或其他自定义 AI 应用

基于 Arduino UNO Q 的 AI 能力，实现一个本地运行的边缘智能应用。   功能要求： 使用摄像头、麦克风或其他输入设备获取数据 在本地完成 AI 推理 AI 推理过程在设备本地完成，不依赖云端计算 能够输出可用的识别结果 应用参考：图像分类；目标检测；手势识别；人脸检测；声音识别；姿态识别；或其他自定义 AI 应用   在基础推理之上，根据识别结果执行实际功能，构成完整交互应用。   功能要求： 根据识别结果执行实际功能（显示、控制、通信等） 项目具有完整交互流程，而非仅输出推理结果

利用 Arduino UNO Q 丰富的计算与图形能力，实现一个具有人机交互界面的应用。   功能要求： 具备完整的人机交互界面 至少实现一种功能模块（如浏览、显示、控制等） 支持实时交互，而非静态页面展示 界面能够正常显示与响应操作 应用参考：音乐播放器；视频播放器；图片浏览器；智能仪表盘；网络收音机；文件浏览器；可视化监控终端；或其他具有图形交互的应用  

利用 Arduino UNO Q 丰富的计算与图形能力，实现一个具有人机交互界面的应用。   功能要求： 具备完整的人机交互界面 至少实现一种功能模块（如浏览、显示、控制等） 支持实时交互，而非静态页面展示 界面能够正常显示与响应操作 应用参考：音乐播放器；视频播放器；图片浏览器；智能仪表盘；网络收音机；文件浏览器；可视化监控终端；或其他具有图形交互的应用   在基础应用之上，扩展为多模块、完整体验的智能终端或多媒体应用。   功能要求： 至少包含两种以上功能模块（如播放、浏览、网络、控制等） 各模块之间能够协同或切换

实现一个具有网络通信能力的智能设备控制平台，完成基本的设备状态展示或控制。   功能要求： 使用至少一种网络通信方式（Wi-Fi、BLE 等） 提供设备状态展示与控制功能 通信链路能够正常建立并收发数据 应用参考：Web 控制终端；BLE 控制系统；MQTT 数据平台；局域网控制面板；IoT 网关；多协议通信网关

实现一个具有网络通信能力的智能设备控制平台，完成基本的设备状态展示或控制。   功能要求： 使用至少一种网络通信方式（Wi-Fi、BLE 等） 提供设备状态展示与控制功能 通信链路能够正常建立并收发数据 应用参考：Web 控制终端；BLE 控制系统；MQTT 数据平台；局域网控制面板；IoT 网关；多协议通信网关   在基础平台之上，实现完整的设备状态采集、远程控制与数据展示能力。   功能要求： 能够实现实时数据交互 实现设备状态采集、远程控制或数据展示 系统能够持续稳定运行

根据 Arduino UNO Q 的硬件特点，自主设计并实现一个具有创新性的应用项目，鼓励解决真实问题，或实现具有实用价值、创新性的功能。   功能要求：项目应至少综合使用以下能力中的两项，且项目复杂度应不低于其他题目 Linux 应用开发 MCU 实时控制 AI 推理 图像处理 音频处理 网络通信 图形界面 外设驱动 双处理器协同 可参考方向：人工智能；多媒体；机器人；工业控制；边缘计算；开发工具；智能家居