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Diese Ausgabe steht allen GOLD- und GREEN-Mitgliedern auf der ElektorMagazine-Website zum Download bereit! Sie sind noch kein Mitglied? Hier klicken! Drehscheibentelefon als FernbedienungLicht einschalten, wählen Sie die 1, Kaffeemaschine einschalten, wähle Sie die 2 GPS-gestützte GeschwindigkeitsüberwachungNie mehr rasen, nie mehr Knöllchen! RGB-Stroboskop mit ArduinoFarbenfrohe Anwendung eines nützlichen Werkzeugs Drahtloser Notruf-TasterErhöhte Sicherheit mit LoRa Aller Anfang......muss nicht schwer sein: Folgen Sie dem Emitter! Beliebige und unabhängige Hysteresestufen für Komparatorenmit Simulationen, Tabellenkalkulationen und etwas Algebra ESP32-basierter Impedanz-AnalysatorEinfach, wenige Bauteile und preiswert! Das besondere ProjektErmutigung zum Heimwerken Mikrocontroller-Praxiskurs für Arduino-Einsteiger mit TrainingsboardAll-in-One-Trainingshardware für den Mikrocontroller-Kurs Aus dem Leben gegriffenModerner Luddismus Sensor 1x1: Temperatur-Sensor DS18B20Anschluss am 1-Draht-Bus Rettet Matter das Smart Home?Neue Standards zur Vereinfachung der Hausautomatisierung Eine Frage der ZusammenarbeitEntwickeln mit dem Board Thing Plus Matter und dem Simplicity Studio Infografik: IoT und Sensoren Matter, ExpressLink, Rainmaker - Worum geht es eigentlich?Interview mit Amey Inamdar von Espressif Development-Kits für IoT- und IIoT-ApplikationenÜber die Auswahl von Mikrocontroller-Entwicklungsboards Kondensatoren verhalten sich nicht immer kapazitiv Eine NTP-Uhr mit CircuitPythonWarum Sie diese Programmiersprache verwenden sollten Bauen Sie ein cooles IoT-DisplayMit dem Phambili Newt Der Doppler-Bewegungssensor HB100Theorie und Praxis eines ungewöhnlichen Sensors Eine Anleitung zur Bare-Metal-ProgrammierungTeil 1: STM32 und andere Controller Siglent-Multimeter SDM3045X Mikroprozessoren für eingebettete SystemeBemerkenswerte Bauteile Mikrocontroller-Dokumentation verstehenTeil 3: Blockdiagramme und mehr LoRa-Wetterstation mit niedriger StromaufnahmeBauen Sie Ihre entfernte Wetterstation selbst! Transverter für das 70-cm-Band Climate Calling EngineersMove Fast and Fix Things Hexadoku

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Most people are increasingly confronted with the applications of Artificial Intelligence (AI). Music or video ratings, navigation systems, shopping advice, etc. are based on methods that can be attributed to this field. The term Artificial Intelligence was coined in 1956 at an international conference known as the Dartmouth Summer Research Project. One basic approach was to model the functioning of the human brain and to construct advanced computer systems based on this. Soon it should be clear how the human mind works. Transferring it to a machine was considered only a small step. This notion proved to be a bit too optimistic. Nevertheless, the progress of modern AI, or rather its subspecialty called Machine Learning (ML), can no longer be denied. In this book, several different systems will be used to get to know the methods of machine learning in more detail. In addition to the PC, both the Raspberry Pi and the Maixduino will demonstrate their capabilities in the individual projects. In addition to applications such as object and facial recognition, practical systems such as bottle detectors, person counters, or a “talking eye” will also be created. The latter is capable of acoustically describing objects or faces that are detected automatically. For example, if a vehicle is in the field of view of the connected camera, the information 'I see a car!' is output via electronically generated speech. Such devices are highly interesting examples of how, for example, blind or severely visually impaired people can also benefit from AI systems.

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