Search results for "raspi or buffer or 150719 or 2"

Elektor GREEN and GOLD members can download their digital edition here. Not a member yet? Click here. The AlertAlfred AI Security SystemPowered by a Raspberry Pi 5 and the Hailo 8L Module AI in Electronics DevelopmentAn Update After Only One Year Intro to AI AlgorithmsPrompt: Which Algorithms Implement Each AI Tool? Single-Board Computers for Artificial Intelligence ProjectsBackground and Overview From Sensor Data to Machine Learning ModelsGesture Detection with an Accelerometer and Edge Impulse Build a Leaky Integrate-and-Fire Spiking NeuronArtificial Intelligence Without Software ChatGPT for Electronic DesignDoes GPT-4o Do It Any Better? Bringing AI to the Edge with ESP32-P4 Exploring Speech Functions on Raspberry Pi ZeroWhen Overclocking Gives Freedom of Speech The Growing Role of Edge AIA Trend Shaping the Future Unlocking the Power of Edge AIA Conversation with François de Rochebouët of STMicroelectronics A VHDL Clock Made with ChatGPT AI’s Real ImpactSayash Kapoor on “AI Snake Oil” and More The Latest Stuff From BeagleBoardBeagleY-AI, BeagleV-Fire, BeagleMod, BeaglePlay and BeagleConnect Freedom Mosquito Detection Using Open Datasets and Arduino Nicla Vision AI Today and Tomorrow: Insights from Espressif, Arduino, and SparkFun Artificial Intelligence Timeline BeagleY-AIThe Latest SBC for AI Applications AI in FocusPerspectives from the Elektor Community Machine Vision with OpenMVCreate a Soda Can Detector A Conversation with the Digital MindChatGPT vs Gemini Skilling Me Softly with This Bot?Is the AI Revolution in the Electronic Field Failing Due to a Lack of Social Precision?

Read (+) (–)

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.

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 (+) (–)

Le téléchargement intégral de ce numéro est disponible pour nos membres GOLD et GREEN sur le site Elektor Magazine ! Pas encore membre ? Cliquez ici. adaptateur de mesure USBTest du courant et des signaux des ports USB sortie boucle de courant 4-20 mA pour Arduino UnoUne interface de boucle de courant fiable et insensible aux interférences électromagnétiques commande automatique pour aspirateurGardez votre établi propre générateur DDS avec ATtiny testeur d'ampli-op V2Nouveau circuit imprimé – désormais compatible avec les CMS amplificateur audio à tube 550 mWson chaleureux des tubes à vide surveillance des fusiblesavec une LED clignotante préamplificateur RIAA HQExploitez tout le potentiel sonore de vos disques vinyles ! Outil de réglage pour platines vinylesGénérateur de lumière stroboscopique 100–120 Hz basé sur Arduino Elektor Classics : ampli vidéo gradateur à télécommande infrarougeContrôlez votre éclairage avec confort et précision comment utiliser switch…case avec des chaînes de caractères en C++/EDI Arduino détecteur d’aimantsAvec un simple capteur à effet Hall bouton de mise sous tension intelligent pour Raspberry PiUne solution pour Raspberry Pi jusqu’au modèle 4 astuces clés pour makersDes conseils pros pour vos projets projets pratiques avec le timer 555Commande de moteur CC et jeux de rapidité moniteur de charge CA simpleÉconomisez de l'énergie grâce à un appareil simple batteries externes en parallèleTrois jours d’autonomie VFO jusqu’à 15 MHzRéalisation avec un Raspberry Pi Pico accordeur de violon avec ATtiny202 Elektor Classics : ampli vidéo pour TV N&B capacimètre20 pF à 600 nF horloge quasi analogique Mk IIDeux anneaux LED pour les heures et les minutes concevez sans limites(grâce à l’écosystème complet d’Arduino) dé à lampes néon Elektor Classics : indicateur d'accord RTTY solutions matérielles inspirantes pour vos projets ESP Elektor Classics : alimentation 3 A LED RGB avec circuit de commande intégréLumière de précision : les ICLED établissent de nouvelles normes expérience : un Thérémine analogico-numérique ?Combiner des capteurs numériques modernes avec l’intemporel générateur analogique XR2206 carte émetteur-récepteur audio ESP32 (1)Démo : lecture de fichiers WAV depuis une carte SD infographies : Circuits et conception de circuits 2025 petit mixeur audioUne conception polyvalente et modulable minuteur intelligent pour éclairage d’escalierÉconomisez encore plus sur votre facture d’énergie ! modernisez vos voletsContrôlez les systèmes Velux avec un ESP32 et MQTT chauffe-pieds à transistorsConfort économe en énergie le quadricoptère M5Stamp Fly est-il le prochain drone Tello ? (Revue) optimiser la portée Wi-Fi de l’ESP32-C3 SuperMiniUne modification d’antenne simple et efficace station de soudage à air chaud ZD-8968Un outil de travail économique ou uniquement de l'air chaud ? testeur de radar de reculDétecter les pannes du système d’aide au stationnement d’un véhicule

Read (+) (–)

MQTT ist ein leichtgewichtiges, ereignis- und nachrichtenorientiertes Protokoll zur effizienten und asynchronen Kommunikation zwischen Geräten auch über limitierte Netzwerke. Das bereits 1999 von IBM entwickelte Protokoll eignet sich heute in besonderer Weise für Internet-of-Things-Anwendungen. Im Gegensatz zu HTTP mit Request/Response-Verfahren ist bei MQTT eine Publish/Subscribe-Architektur umgesetzt. Es stehen mittlerweile zahlreiche MQTT-Broker und -Clients zur Verfügung. Aufgrund der Unterstützung durch die Eclipse Foundation, IBM und vieler anderer stehen zahlreiche Komponenten kostenlos im Internet zur Verfügung. Client-Bibliotheken gibt es für die unterschiedlichsten Plattformen und Programmiersprachen. Unterstützt werden u. a. die PC-Plattform mit Java und .Net sowie Arduino und Raspberry Pi. Das MQTT-Praxisbuch führt Schritt für Schritt in die praktische Arbeit mit diesem ressourcensparenden Protokoll ein. Dabei widmet der Autor Walter Trojan dem Thema IoT-Sicherheit ein ausführliches Kapitel. Anhand von abgeschlossenen Projekten zum Nachbauen stellt der Autor in beeindruckender Weise die praktische Bedeutung des MQTT-Protokolls in modernen IoT-Anwendungen dar: MQTT auf ESP8266 MQTT mit Arduino-IDE MQTT-Benchmarks MQTT auf dem Raspberry Pi Flow-Programmierung mit Node-RED Boss aller Automaten: openHAB Projekt Gewächshaus mit automatisierter Beleuchtung, Bewässerung, Temperaturregelung sowie Luft- und Erdfeuchtigkeitsmessung

Read (+) (–)

Elektor GREEN and GOLD members can download their digital edition here. Not a member yet? Click here. What to expect This Elektor edition guest-edited by Edge Impulse explores the edge AI workflow, from data collection and model training to deployment and optimization: End-to-End Edge AIA hands-on object detection series that walks through the complete machine learning pipeline on embedded hardware. High-Resolution, High-Speed Object Counting (Nvidia Jetson Nano, TensorRT)Pushing inference speed and precision for visual counting applications. PCB Defect Detection with Computer Vision (Raspberry Pi)Smarter manufacturing through embedded vision. Smart Building Ventilation with Sensor FusionAI-powered environmental optimization for energy efficiency. Analog Meter Reading (Arduino Nicla Vision)A TinyML approach to automating analog infrastructure. Smart Appliance Control Using Voice Commands (Nordic Thingy:53)Speech recognition at the edge. Liquid Classification with TinyML (Seeed Wio Terminal + TDS Sensor)Combining IoT sensing and embedded ML for fluid analysis. Surgery Inventory Object DetectionApplying real-time vision to healthcare logistics. Plus, the magazine includes exclusive interviews with: Edge Impulse co-founders Zach Shelby and Jan Jongboom; Qualcomm Technologies VP of product management Manny Singh; and EDGE AI FOUNDATION CEO Pete Bernard. Also included are a Tech the Future essay titled "AI at the Edge: Powering the Next Generation of Devices," an Industry Case Study on GlobalSense, and more. Contents What the Heck Is Edge AI Anyway?Bringing Intelligence to the Device Meet Edge Impulse StudioEasily Build and Deploy Edge AI Models Keyword Spotting with Edge ImpulseCollect, Train, and Deploy Smart Appliance Control Using Voice Commands with the Nordic Thingy:53 Key Terms for Understanding Edge AI and Machine Learning Crash Course: Getting Started with Edge ImpulseLearn to Collect, Train, and Deploy an ML Model with the Arduino Nano 33 BLE Sense A New Chapter for ArduinoFrom Hobby Board to Edge Computing Powerhouse Getting Started with Object Detection on Edge Devices PCB Defect DetectionComputer Vision with Raspberry Pi Scaling AI to the Smallest Devices Optimizing Power Efficiency in Battery-Driven Edge AI Devices AI ToasterWhen Edge AI Meets Breakfast Thundercomm Rubik Pi 3Raspberry Pi Familiarity Meets Edge AI Leadership, Embedded ML, and the Edge Revolution Vision Language Models for the EdgeCascading Models for Better Reliability Get to Know Edge ImpulseQuestions from the Elektor Community Project Update #5: ESP32-Based Energy MeterUsing Edge AI to Recognize Household Loads Motion Recognition with Anomaly DetectionAn End-to-End Tutorial Smart Ventilation System: Fusing Sound and Environmental DataA Dual-MCU Machine Learning Approach for Automated Window and Louver Control Bringing Voice Control to Earbuds and Headsets AI at the Edge: Powering the Next Generation of Devices

Read (+) (–)

Diese Ausgabe steht allen GOLD- und GREEN-Mitgliedern auf der ElektorMagazine-Website zum Download bereit! Sie sind noch kein Mitglied? Hier klicken! DIY-SolarakkusÜber den Selbstbau von Energiespeichern für Solaranlagen Solarmodul-SimulatorFür Test und Optimierung von MPP-Trackern und Invertern Der STM32-Edge-KI-WettbewerbEntdecken Sie den neuen STM32N6 und nehmen Sie am Wettbewerb um 5.000 € teil! Erweiterung der BandlückeWarum gibt es so viel Interesse an SiC und GaN? Power-Bank für NotebooksVerlängern Sie das Leben Ihres alten Laptops! Medizinische RoboterÜberwindung technischer und regulatorischer Hürden Frostwächter für ObstpflanzenMit Temperatur-Datenlogger Das analoge DingDer Arduino des Analog-Computings? Sparsames NetzrelaisMit über 90% Leistungsreduzierung Verbesserung der DC-Last ET5410A+Keep cool and be quiet! electronica 2024 im Rückblick Elektromagnetische VerträglichkeitEMV kurz und bündig! Aller Anfang......muss nicht schwer sein: Aktive Filter Verlustleistung reduzieren mit AbleitkondensatorenEin cleverer Einsatz von kapazitiver Reaktanz Preiswerter 12-Bit-Digital-Analog-Wandler MCP4725Mit EEPROM-Feature für sicheres Einschaltverhalten Fnirsi LCR-ST1, die intelligente LCR-SMD-Pinzette Test- und Messlabor mit Raspberry PiDas Wichtigste zuerst: Der ADC Elektronischer LastwiderstandEin Projekt aus der Kiste 2025: Eine Odyssee in die KIEinige Projekte für das neue Jahr Projekt-Update: Modulares DC-Leistungsmessgerät AmpVolt v2.0100 Ampere und mehr! Projekt 2.0 Ethische Transparenz sichtbar gemachtErgebnisse der Umfrage 2024 von Ethics in Electronics Elektor Audio-DSP FX-Prozessor-BoardTeil 2: Anwendungen erstellen

Read (+) (–)

This is the second edition of a book aimed at engineers, scientists, and hobbyists who want to interface PCs with hardware projects using graphical user interfaces. Desktop and web-based applications are covered. The programming language used is Python 3, which is one of the most popular languages around: speed of programming being a key feature. The book has been revised and updated with an emphasis on getting the user to produce practical designs with ease – a text editor is all that is required to produce Python programs. Hardware interfacing is achieved using an Arduino Uno as a remote slave. A full description and source code of the communication interface is given in the book. The slave provides digital and analog input and outputs. Multiple Unos can be included in one project with all control code written in Python and running on a PC One project involves a PIC microcontroller with the code provided that can be loaded into the PIC using the Uno. The web applications and server are all implemented in Python, allowing you to access your electronic hardware over the Internet. The Raspberry Pi computer can be used as your web server. An introductory chapter is provided to get you started with using Linux. The book is written for use with Debian or variations including Mint or Ubuntu. All of the programs in the book are freely available, ready to use and experiment with by way of a download from Elektor.

Read (+) (–)

Le téléchargement intégral de ce numéro est disponible pour nos membres GOLD et GREEN sur le site Elektor Magazine ! Pas encore membre ? Cliquez ici. qu’est-ce que l’edge AI ?L’IA, intégrée à l’appareil découvrez Edge Impulse StudioConcevez et déployez facilement des modèles d’IA en périphérie détection de mots-clés avec Edge ImpulseCollecter, entraîner et déployer contrôle d’appareils par commande vocale avec le Nordic Thingy:53 Termes clés pour comprendre l’edge AI et le machine learning cours accéléré : démarrez avec Edge ImpulseApprenez à collecter, entraîner et déployer un modèle ML avec l’Arduino Nano 33 BLE Sense un nouveau chapitre pour ArduinoD’une carte pour amateurs à une plateforme d’edge computing premiers pas avec la détection d’objets sur des appareils edge détection de défauts sur circuits imprimésVision par ordinateur avec Raspberry Pi adapter l’IA aux appareils les plus compacts optimiser l’efficacité énergétique des appareils edge AI alimentés sur batterie grille-pain intelligentL’IA qui reconnaît le toast parfait Thundercomm Rubik Pi 3Raspberry Pi et l’edge AI, enfin réunis Leadership, ML embarqué et révolution de l’IA en périphérie modèles vision-langage en périphérieCascade de modèles pour une meilleure fiabilité découvrez Edge ImpulseQuestions de la communauté Elektor mise à jour du projet n°5 : Compteur d’énergie ESP32Utiliser l’Edge AI pour identifier les charges domestiques reconnaissance de mouvements avec détection d’anomaliesUn tutoriel détaillé système de ventilation intelligent : fusion des données sonores et environnementalesUtilisation d’un microcontrôleur double-cœur et du ML pour l’automatisation des fenêtres et persiennes intégrer la commande vocale aux écouteurs et aux casques l'IA en périphérie : au cœur des appareils de demain

Read (+) (–)

Elektor GREEN en GOLD leden kunnen deze uitgave hier downloaden. Nog geen lid? Klik hier om een lidmaatschap af te sluiten. Wat is Edge-AI nu eigenlijk?Intelligentie naar het apparaat brengen Maak kennis met Edge Impulse StudioEenvoudig Edge-AI modellen bouwen en implementeren Keyword spotting met Edge ImpulseVerzamelen, trainen en implementeren Slimme apparaten bedienen via spraakbesturing met de Nordic Thingy:53 Sleutelbegrippen voor het begrijpen van Edge AI en Machine Learning Snelcursus: Aan de slag met Edge ImpulseLeer een ML-model te verzamelen, trainen en implementeren met de Arduino Nano 33 BLE Sense Een nieuw hoofdstuk voor ArduinoVan hobbyboard tot Edge computing-krachtpatser Aan de slag met objectdetectie op edge-apparaten Detectie van defecten op printplatenComputer Vision met de Raspberry Pi AI op maat maken voor de kleinste apparaten Optimalisatie van het energieverbruik in batterijgevoede Edge-AI apparaten AI ToasterWanneer Edge-AI en ontbijt samenkomen Thundercomm Rubik Pi 3Raspberry Pi ervaring in combinatie met Edge AI Leiderschap, Embedded ML en de Edge-revolutie Vision language models voor EdgeModel-cascadering voor betere betrouwbaarheid Maak kennis met Edge ImpulseVragen van de Elektor-community Projectupdate #5: Energiemeter op basis van ESP32Edge-AI gebruiken voor herkenning van huishoudelijke verbruikers Bewegingsherkenning met anomalie-detectieEen uitgebreide training Slim ventilatiesysteem: integratie van geluids- en omgevingsgegevensEen machine learning toepassing met dubbele MCU voor geautomatiseerde bediening van ramen en lamellen Spraakbesturing voor oordopjes en headsets Edge-AI: de volgende generatie apparaten mogelijk maken

Read (+) (–)