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50+ Android Apps with Raspberry Pi, ESP32 and Arduino This book is about developing apps for Android compatible mobile devices using the MIT App Inventor online development environment. MIT App Inventor projects can be in either standalone mode or use an external processor. In standalone mode, the developed application runs only on the mobile device (e.g. Android). In external processor-based applications, the mobile device communicates with an external microcontroller-based processor, such as Raspberry Pi, Arduino, ESP8266, ESP32, etc. In this book, many tested and fully working projects are given both in standalone mode and using an external processor. Full design steps, block programs, circuit diagrams, QR codes and full program listings are given for all projects. The projects developed in this book include: Using the text-to-speech component Intonating a received SMS message Sending SMS messages Making telephone calls using a contacts list Using the GPS and Pin-pointing our location on a map Speech recognition and speech translation to another language Controlling multiple relays by speech commands Projects for the Raspberry Pi, ESP32 and Arduino using Bluetooth and Wi-Fi MIT APP Inventor and Node-RED projects for the Raspberry Pi The book is unique in that it is currently the only book that teaches how to develop projects using Wi-Fi and Node-RED with MIT App Inventor. The book is aimed at students, hobbyists, and anyone interested in developing apps for mobile devices. All projects presented in this book have been developed using the MIT App Inventor visual programming language. There is no need to write any text-based programs. All projects are compatible with Android-based mobile devices. Full program listings for all projects as well as detailed program descriptions are given in the book. Users should be able to use the projects as they are presented, modifying them to suit their own needs.

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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

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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?

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Learning circuit design the fun way Welcome to the world of electronics! Getting started in electronics is not as difficult as you may think. Using this book, you will explore and learn the most important electrical and electronics engineering concepts in a fun way by doing various experiments and by simulating circuits. It will teach you electronics practically without getting into complex technical jargon and long calculations. As a result, you will be creating your own projects soon. No prior knowledge of electronics is required, only some basic algebra is used in a few simple calculations. Many tested and working projects and simulations are presented to familiarise yourself with the construction of electronic circuits. Circuit simulation is introduced at an early stage to enable you to experiment with circuits easily without breaking anything. You will learn: The concepts of voltage, current, and power AC and DC Basic lamp circuits with switches Passive components: resistors, capacitors & inductors RC & RCL circuits Electromagnetism Loudspeakers, relays, buzzers, and transformers Active components: diodes & LEDs, bipolar transistors & MOSFETs Transistor-based switching circuits Optocoupler circuits Astable & monostable multivibrators Using the 555 timer IC The operational amplifier Digital logic Advanced examples: amplifiers, oscillators, filters, and sensors Test and measurement tools Microcontrollers: Arduino UNO, ESP32, Raspberry Pi Pico, and Raspberry Pi Reading datasheets and best practices for selecting components EMC & EMI and norms & regulations

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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.

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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.

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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.

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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! USB-MessadapterStrom und Signalqualität von USB-Anschlüssen testen 4...20 mA Stromausgang für Arduino UnoEine zuverlässige, EMI-unempfindliche Stromschleifenschnittstelle Automatische StaubsaugersteuerungHalten Sie den Arbeitsbereich Ihrer Werkzeuge sauber DDS-Generator mit ATtiny Opamp-Tester V2Neue Platine – nun auch für SMDs geeignet 550-mW-„Lamp“-AudioverstärkerDer warme Klang von Röhren – ganz einfach SicherungswächterSicherung mit Blink-LED überwachen Hochwertiger RIAA-VorverstärkerHolen Sie das Beste aus Ihren Vinyl-Schallplatten heraus! Drahzahlkalibrator für PlattenspielerEin Arduino-basierter Stroboskopgenerator mit 100–120 Hz Infrarot-fernbedienbarer DimmerSteuern Sie Ihre Halogen- oder LED-Stehleuchte mühelos und mit Stil Wie man switch…case mit Strings in C++/Arduino IDE verwendet Magnetfindermit einfachem Hall-Effekt-Sensor Intelligenter Einschaltknopf für Raspberry PiEine Lösung für Raspberry Pi bis zum Modell 4 Essenzielle Maker-TippsProfessionelle Einblicke für den Maker-Alltag Praktische Projekte mit dem 555-TimerGleichstrommotorsteuerung und Reaktionszeitschallungen Einfacher AC-Last-Ein-MonitorEnergie sparen mit einem einfachen Gerät Powerbanks parallel schaltenEine durchgehende Stromversorgung für drei Tage VFO bis 15 MHzMit Raspberry Pi Pico Geigen-Stimmgerät mit ATtiny202 Elektor Classics: Video-Eingangsverstärker für S/W-Fernseher Kapazitätsmesser20 pF bis 600 nF Quasi-analoges Uhrwerk MkIIZwei LED-Ringe für Stunden und Minuten Sie können alles tun, was Sie wollen(mit dem Arduino-Ökosystem an Ihrer Seite) Neon-Würfel mit Glimmlampen Elektor Classics: Video-Verstärker Inspirierende Hardware-Designs für Ihre ESPs Elektor Classics: RTTY-Abgleichanzeige RGB-LEDs mit integrierter SteuerschaltungLicht mit Präzision: ICLEDs setzen Maßstäbe Experiment: Auf dem Weg zu einem Mixed-Signal-Theremin?Moderne Time-of-Flight-Sensoren im Zusammenspiel mit dem zeitlosen XR2206-Analoggenerator ESP32-Audio-Transceiver-Board (Teil 1)SD-Karten-WAV-Player-Demo Infografiken: Schaltungen & Schaltungsdesign 2025 Kleiner Audio-MixerEinfaches und vielseitiges skalierbares Design Intelligenter Treppenlicht-TimerEffiziente Lichtsteuerung zur Reduzierung des Energieverbrauchs Machen Sie Ihre Rollläden smartVelux-Hardware steuern mit ESP32 und MQTT Solid-State-FußwärmerEnergieeffizienter Komfort Ist der M5Stamp Fly Quadcopter der nächste Tello? Erhöhung der WLAN-Reichweite des ESP32-C3 SuperMiniEine einfache und wirkungsvolle Antennenmodifikation ZD-8968 Heißluft-LötstationEin preisgünstiges Arbeitstier oder nur heiße Luft? Parksensor-TesterDefekte beim PDC-System am Auto finden

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Vom Messwert zur stabilen Entscheidung Wie wird aus einem einfachen Mikrocontroller ein intelligentes System, das Sensorwerte erfasst, verarbeitet und sinnvoll darauf reagiert? Dieses Buch zeigt es Ihnen Schritt für Schritt – verständlich, praxisnah und ohne unnötige Vorkenntnisse. Sie beginnen mit den Grundlagen der digitalen und analogen Ein- und Ausgänge. Anschließend lernen Sie, wie Sensorwerte gelesen, geglättet und zuverlässig bewertet werden. Anschauliche Beispiele erklären, warum einzelne Messwerte oft täuschen können und wie Mittelwertbildung, Hysterese und einfache Entscheidungsregeln für stabile Ergebnisse sorgen. Nach und nach erweitern Sie Ihre Projekte um Displays, I²C-Kommunikation und mehrere vernetzte Mikrocontroller. So entstehen verteilte Systeme, in denen Raspberry Pi Pico und ATtiny-Controller Daten austauschen und gemeinsam Aufgaben übernehmen. Im fortgeschrittenen Teil erhalten Sie einen leicht verständlichen Einstieg in Merkmalsbildung, Datenvorverarbeitung, hybride Entscheidungsmodelle und TinyML-nahe Anwendungen. Dabei verbinden Sie klassische Regelungstechnik mit modernen datenbasierten Methoden. Alle Projekte werden von ausführlich kommentierten Programmen in C und MicroPython begleitet. Das Buch richtet sich an Einsteiger, Maker, Studierende und alle, die Embedded-Systeme von Grund auf verstehen möchten. Am Ende können Sie eigene Systeme entwickeln, die nicht nur messen, sondern Informationen auswerten, zuverlässige Entscheidungen treffen und gezielt reagieren.

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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

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Nahezu alle Menschen werden zunehmend mit den Anwendungen der „Künstlichen Intelligenz“ (KI oder AI für engl. Artificial Intelligence) konfrontiert. Musik- oder Videoempfehlungen, Navigationssysteme, Einkaufsvorschläge etc. basieren auf Verfahren, die diesem Bereich zugeordnet werden können. Der Begriff „Künstliche Intelligenz“ wurde 1956 auf einer internationalen Konferenz, dem Dartmouth Summer Research Project geprägt. Eine grundlegende Idee war dabei, die Funktionsweise des menschlichen Gehirns zu modellieren und darauf basierend fortschrittliche Computersysteme zu konstruieren. Bald sollte klar sein, wie der menschliche Verstand funktioniert. Die Übertragung auf eine Maschine wurde nur noch als ein kleiner Schritt angesehen. Diese Vorstellung erwies sich als etwas zu optimistisch. Dennoch sind die Fortschritte der modernen KI, beziehungsweise ihrem Teilgebiet dem sogenannten „Machine Learning“, nicht mehr zu übersehen. Um die Methoden des Machine Learnings näher kennenzulernen, sollen in diesem Buch mehrere verschiedene Systeme zum Einsatz kommen. Neben dem PC werden sowohl der Raspberry Pi als auch der „Maixduino“ in den einzelnen Projekten ihre Fähigkeiten beweisen. Zusätzlich zu Anwendungen wie Objekt- und Gesichtserkennung entstehen dabei auch praktisch einsetzbare Systeme wie etwa Flaschendetektoren, Personenzähler oder ein „Sprechendes Auge“. Letzteres ist in der Lage, automatisch erkannte Objekte oder Gesichter akustisch zu beschreiben. Befindet sich beispielsweise ein Fahrzeug im Sichtfeld der angeschlossenen Kamera, so wird die Information „I see a car!“ über elektronisch erzeugte Sprache ausgegeben. Derartige Geräte sind hochinteressante Beispiele dafür, wie etwa auch blinde oder stark sehbehinderte Menschen von KI-Systemen profitieren können.

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Learning Embedded Systems with STM32 Nucleo Boards Embedded programming has become more accessible than ever before. Development boards are inexpensive, software tools are easy to install, and the Arduino IDE provides a familiar environment for creating embedded applications. Combined with the STM32 Nucleo family of development boards, it offers an excellent platform for learning how modern microcontrollers interact with the physical world. This book introduces embedded programming using the Arduino environment on STM32 Nucleo boards. You will learn how a microcontroller continuously reads inputs, processes information, and controls outputs in a predictable real-time loop. Through practical examples, you will discover how to control LEDs, read switches and sensors, generate PWM signals, drive motors, and exchange data with other devices, all while becoming familiar with the capabilities of STM32 microcontrollers. Although the STM32 family includes devices with different performance levels, memory sizes, and peripheral sets, they all share the same architectural concepts. Digital and analog I/O, timers, interrupts, PWM, communication interfaces, and low-power operation are fundamental features found throughout the STM32 ecosystem. Understanding these building blocks will enable you to work confidently with a wide range of STM32 devices, from entry-level microcontrollers to more advanced applications. By focusing on practical programming techniques rather than hardware complexity, this book develops skills that remain useful well beyond the examples presented. Whether you are taking your first steps in embedded systems or expanding your experience with STM32 microcontrollers, you will gain a solid understanding of both the Arduino development environment and the principles that underpin embedded software design.

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