Search results for "avr or evalution or board or pollin"

Mikrocontroller 3 (PDF)

Read (+) (–)

Elektor GREEN en GOLD leden kunnen deze uitgave hier downloaden. Nog geen lid? Klik hier om een lidmaatschap af te sluiten. De open-source processorarchitectuur RISC-V16 boards en MCU's die je moet kennen Een FPGA-gebaseerde audiospeler met equalizer (1)Digitaal audio mixen met een Arduino MKR Vidor 4000 Laserkop voor pico-gebaseerde zandklokTekenen met licht Doe mee aan de STM32 Edge AI Contest Een multi-sensor plantenmonitor-systeemdraadloze meting van watertoevoer en lichtomstandigheden Maixduino AI-gestuurde automatische portiergezichtsdetectie met een camera Embedded Electronics 2024AI gaat de industrie opnieuw vormgeven Lading-gebaseerde in-Memory computing bij EnCharge AI AI-Inferentie met 10 Keer Lager Energieverbruik en 20 Keer Lagere Kosten Click board ondersteunt het ontwikkelen en trainen van ML-modellen voor trillingsanalyse De Elektor Mini-WheelieEen kit voor een zelfbalancerende robot MCU, ik zie jeMCUViewer: open-source multiplatform debugging-tool USB 2.0-isolatorelektrisch geïsoleerde USB-aansluiting Voorkomen is betervoorspellend onderhoud in de praktijk SPoE – Elektromagnetische compatibiliteitSingle pair met Power-over-Ethernet door de ogen van EMC Retro techEen nieuwe wereld met kleurentelevisie ECG-monitorimplementatie met Hexabitz-modules en een STM32CubeMonitor De strijd om AI aan de edge Met HaLow Wi-Fi is een record afstand bereikt van 16 km op 900 MHz Eerste CHERI RISC-V Embedded Chip en Early Access programma Derde generatie bosbranddetectie maakt gebruik van satellietverbindingen Uit het leven gegrepenkeuzestress Alle begin......filtert verder en regelt tonen Quasi-analoog uurwerkwedergeboorte van een Elektor-klassieker Een modulaire sensortesterSensor-evaluatieboard met ESP32-S3 2025: Een AI-OdysseeDe opkomst van foundation modellen en hun rol in het democratiseren van AI Raspberry Pi standalone MIDI-synthesizer (1)voorbereiding van een platform voor enkele edge-AI-experimenten Err-lectronicsCorrecties, updates en brieven van lezers Universele AI RISC-V processor doet ze allemaal - CPU, GPU, DSP, FPGA Interview met de CEO: Ventiva's dunne en coole technologie Dual-core programmeren met een Raspberry Pi Picoduik in de wereld van parallel programmeren

Read (+) (–)

A Practical Guide to AI, Python, and Hardware Projects Welcome to your BeagleY-AI journey! This compact, powerful, and affordable single-board computer is perfect for developers and hobbyists. With its dedicated 4 TOPS AI co-processor and a 1.4 GHz Quad-core Cortex-A53 CPU, the BeagleY-AI is equipped to handle both AI applications and real-time I/O tasks. Powered by the Texas Instruments AM67A processor, it offers DSPs, a 3D graphics unit, and video accelerators. Inside this handbook, you‘ll find over 50 hands-on projects that cover a wide range of topics—from basic circuits with LEDs and sensors to an AI-driven project. Each project is written in Python 3 and includes detailed explanations and full program listings to guide you. Whether you‘re a beginner or more advanced, you can follow these projects as they are or modify them to fit your own creative ideas. Here’s a glimpse of some exciting projects included in this handbook: Morse Code Exerciser with LED or BuzzerType a message and watch it come to life as an LED or buzzer translates your text into Morse code. Ultrasonic Distance MeasurementUse an ultrasonic sensor to measure distances and display the result in real time. Environmental Data Display & VisualizationCollect temperature, pressure, and humidity readings from the BME280 sensor, and display or plot them on a graphical interface. SPI – Voltmeter with ADCLearn how to measure voltage using an external ADC and display the results on your BeagleY-AI. GPS Coordinates DisplayTrack your location with a GPS module and view geographic coordinates on your screen. BeagleY-AI and Raspberry Pi 4 CommunicationDiscover how to make your BeagleY-AI and Raspberry Pi communicate over a serial link and exchange data. AI-Driven Object Detection with TensorFlow LiteSet up and run an object detection model using TensorFlow Lite on the BeagleY-AI platform, with complete hardware and software details provided.

Read (+) (–)

Dieses Buch ist eine Einführung in das hochaktuelle Gebiet der Robotik. Dabei stehen praktische Anwendungsbeispiele im Vordergrund. Neben den technischen und mechanischen Grundlagen werden die elektronischen Komponenten und Module erläutert. Eine zentrale Rolle spielt dabei der Mikrocontroller. Für Robotik-Anwendungen haben sich zwei Controller-Boards etabliert: der Arduino und der Raspberry Pi. Dem trägt dieses Buch Rechnung und beschreibt praktische Nachbauprojekte mit diesen beiden populären Boards. Getreu der Philosophie des „Learning by Doing“ können sich auch ambitionierte, nichtprofessionelle Anwender mit dem Lernmaterial des Buches einen Überblick über den neuesten Stand der Robotertechnik und KI verschaffen. Für praktische Anwendungen können sowohl komplette Bausätze als auch einzelne Komponenten verwendet werden. Dabei wurde stets darauf geachtet, dass die Hardware möglichst universell einsetzbar ist.

Read (+) (–)