This collection features the best of Elektor Magazine's articles on embedded systems and artificial intelligence. From hands-on programming guides to innovative AI experiments, these pieces offer valuable insights and practical knowledge for engineers, developers, and enthusiasts exploring the evolving intersection of hardware design, software innovation, and intelligent technology. Contents Programming PICs from the Ground UpAssembler routine to output a sine wave Object-Oriented ProgrammingA Short Primer Using C++ Programming an FPGA Tracking Down Microcontroller Buffer Overflows with 0xDEADBEEF Too Quick to Code and Too Slow to Test? Understanding the Neurons in Neural NetworksEmbedded Neurons MAUI Programming for PC, Tablet, and SmartphoneThe New Framework in Theory and Practice USB Killer DetectorBetter Safe Than Sorry Understanding the Neurons in Neural NetworksArtificial Neurons A Bare-Metal Programming Guide Part 1: For STM32 and Other Controllers Part 2: Accurate Timing, the UART, and Debugging Part 3: CMSIS Headers, Automatic Testing, and a Web Server Introduction to TinyMLBig Is Not Always Better Microprocessors for Embedded SystemsPeculiar Parts, the Series FPGAs for BeginnersThe Path From MCU to FPGA Programming AI in Electronics DevelopmentAn Update After Only One Year AI in the Electronics LabGoogle Bard and Flux Copilot Put to the Test ESP32 and ChatGPTOn the Way to a Self-Programming System… Audio DSP FX Processor Board Part 1: Features and Design Part 2: Creating Applications Rust + EmbeddedA Development Power Duo A Smart Object CounterImage Recognition Made Easy with Edge Impulse Universal Garden LoggerA Step Towards AI Gardening A VHDL ClockMade with ChatGPT TensorFlow Lite on Small MicrocontrollersA (Very) Beginner’s Point of View Mosquito DetectionUsing Open Datasets and Arduino Nicla Vision Artificial Intelligence Timeline Intro to AI AlgorithmsPrompt: Which Algorithms Implement Each AI Tool? Bringing AI to the Edgewith ESP32-P4 The Growing Role of Edge AIA Trend Shaping the Future

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LuckFox Pico Mini ist ein kompaktes Linux-Mikro-Entwicklungsboard, das auf dem Rockchip RV1103-Chip basiert und eine einfache und effiziente Entwicklungsplattform für Entwickler bietet. Es unterstützt eine Vielzahl von Schnittstellen, einschließlich MIPI CSI, GPIO, UART, SPI, I²C, USB usw., was für eine schnelle Entwicklung und Fehlerbehebung praktisch ist. Features Single-Core ARM Cortex-A7 32-Bit-Kern mit integriertem NEON und FPU Eingebaute, von Rockchip selbst entwickelte NPU der 4. Generation, zeichnet sich durch hohe Rechenpräzision aus und unterstützt die Hybridquantisierung int, int8 und int16. Die Rechenleistung von int8 beträgt 0,5 TOPS und bis zu 1,0 TOPS mit int4 Integrierter, selbst entwickelter ISP3.2 der dritten Generation, unterstützt 4 Megapixel, mit mehreren Bildverbesserungs- und Korrekturalgorithmen wie HDR, WDR, mehrstufiger Rauschunterdrückung usw. Verfügt über eine leistungsstarke Kodierungsleistung, unterstützt den intelligenten Kodierungsmodus und das adaptive Stream-Speichern je nach Szene, spart mehr als 50% Bitrate im Vergleich zum herkömmlichen CBR-Modus, sodass die Bilder von der Kamera hochauflösende Bilder mit geringerer Größe und doppelt so viel Speicherplatz bieten Leerzeichen Die integrierte RISC-V-MCU unterstützt einen geringen Stromverbrauch und einen schnellen Start, unterstützt eine schnelle Bildaufnahme von 250 ms und lädt gleichzeitig die Al-Modellbibliothek, um die Gesichtserkennung "in einer Sekunde" zu realisieren. Eingebauter 16-Bit-DRAM DDR2, der anspruchsvolle Speicherbandbreiten bewältigen kann Integriert mit integriertem POR, Audio-Codec und MAC PHY Technische Daten Prozessor ARM Cortex-A7, Single-Core-32-Bit-CPU, 1,2 GHz, mit NEON und FPU NPU Rockchip NPU der 4. Generation, unterstützt int4, int8, int16; bis zu 1,0 TOPS (int4) ISP ISP3.2 der dritten Generation, bis zu 4 MP-Eingang bei 30fps, HDR, WDR, Rauschunterdrückung RAM 64 MB DDR2 Speicher 128 MB SPI NAND Flash USB USB 2.0-Host/Gerät über Typ-C Kameraschnittstelle MIPI CSI 2-spurig GPIO-Pins 17 GPIO-Pins Stromverbrauch RISC-V-MCU mit geringem Stromverbrauch für schnellen Start Abmessungen 28 x 21 mm Downloads Wiki

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Der LuckFox Pico Ultra ist ein kompakter Single-Board-Computer (SBC) mit dem Rockchip RV1106G3-Chipsatz, der für KI-Verarbeitung, Multimedia und stromsparende Embedded-Anwendungen entwickelt wurde. Er ist mit einer integrierten 1-TOPS-NPU ausgestattet und eignet sich daher ideal für Edge-KI-Workloads. Mit 256 MB RAM, 8 GB Onboard-eMMC-Speicher, integriertem WLAN und Unterstützung für das LuckFox PoE-Modul bietet das Board Leistung und Vielseitigkeit für eine Vielzahl von Anwendungsfällen. Der LuckFox Pico Ultra läuft unter Linux und unterstützt eine Vielzahl von Schnittstellen – darunter MIPI CSI, RGB-LCD, GPIO, UART, SPI, I²C und USB – und bietet so eine einfache und effiziente Entwicklungsplattform für Anwendungen in den Bereichen Smart Home, Industriesteuerung und IoT. Technische Daten Chip Rockchip RV1106G3 Prozessor Cortex-A7 1,2 GHz Neuronaler Netzwerkprozessor (NPU) 1 TOPS, unterstützt int4, int8, int16 Bildprozessor (ISP) Max. Eingangsgeschwindigkeit 5 M @30fps Speicher 256 MB DDR3L WLAN + Bluetooth 2,4 GHz WiFi-6 Bluetooth 5.2/BLE Kameraschnittstelle MIPI CSI 2-Lane DPI-Schnittstelle RGB666 PoE-Schnittstelle IEEE 802.3af PoE Lautsprecherschnittstelle MX1,25 mm USB USB 2.0 Host/Gerät GPIO 30 GPIO Pins Ethernet 10/100M Ethernet-Controller und eingebetteter PHY Standardspeichermedium eMMC (8 GB) Lieferumfang 1x LuckFox Pico Ultra W 1x LuckFox PoE Modul 1x IPX 2,4G 2 dB Antenne 1x USB-A auf USB-C Kabel 1x Schraubensatz Downloads Wiki

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Der reComputer J3010 ist ein kompaktes und leistungsstarkes Edge-KI-Gerät, das auf dem NVIDIA Jetson Orin Nano basiert und eine beeindruckende KI-Leistung von 20 TOPS liefert – bis zu 40 mal schneller als der Jetson Nano. Es ist mit Jetpack 5.1.1 vorinstalliert und verfügt über eine 128-GB-SSD, 4x USB 3.2-Anschlüsse, HDMI, Gigabit-Ethernet und ein vielseitiges Trägerboard mit M.2 Key E für WLAN, M.2 Key M für SSD, RTC, CAN und ein 40-Pin GPIO Header. Anwendungen KI-Videoanalyse Machine Vision Robotik Technische Daten Jetson Orin Nano System-on-Module KI-Leistung reComputer J3010, Orin Nano 4 GB (20 TOPS) GPU GPU mit NVIDIA-Ampere-Architektur und 512 Kernen und 16 Tensor-Kernen (Orin Nano 4 GB) CPU Arm Cortex-A78AE v8.2 64-Bit-CPU mit 6 Kernen, 1,5 MB L2 + 4 MB L3 Speicher 4 GB 64-Bit LPDDR5 34 GB/s (Orin Nano 4 GB) Video-Encoder 1080p30 wird von 1–2 CPU-Kernen unterstützt Video-Decoder 1x 4K60 (H.265) | 2x 4K30 (H.265) | 5x 1080p60 (H.265) | 11x 1080p30 (H.265) Carrier Board Speicher M.2 Key M PCIe (M.2 NVMe 2280 SSD 128 GB enthalten) Netzwerk Ethernet 1x RJ-45 Gigabit Ethernet (10/100/1000M) M.2 Key E 1x M.2 Key E (vorinstalliertes 1x Wi-Fi/Bluetooth-Kombimodul) I/O USB 4x USB 3.2 Typ-A (10 Gbit/s)1x USB 2.0 Typ-C (Gerätemodus) CSI-Kamera 2x CSI (2-spurig, 15-polig) Display 1x HDMI 2.1 Lüfter 1x 4-poliger Lüfteranschluss (5 V PWM) CAN 1x CAN Multifunktionsanschluss 1x 40-Pin-Erweiterungs-Header 1x 12-Pin-Steuerung und UART-Header RTC RTC 2-polig, unterstützt CR1220 (nicht im Lieferumfang enthalten) Stromversorgung 9-19 V DC Mechanisch Abmessungen 130 x 120 x 58,5 mm (mit Gehäuse) Installation Desktop, Wandmontage Betriebstemperatur −10°C~60°C Lieferumfang 1x reComputer J3010 (System installiert) 1x Netzteil (12 V / 5 A) Downloads reComputer J301x Datasheet NVIDIA Jetson Devices and carrier boards comparisions reComputer J401 schematic design file reComputer J3010 3D file

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Der reComputer J1020 v2 ist ein kompaktes Edge-KI-Gerät mit NVIDIA Jetson Nano 4 GB, das 0,5 TFLOPs KI-Leistung liefert. Es verfügt über ein robustes Aluminiumgehäuse mit passivem Kühlkörper und ist mit JetPack 4.6.1 vorinstalliert. Das Gerät verfügt über 16 GB integrierten eMMC-Speicher und bietet 2x SCI, 4x USB 3.0, M.2 Key M, HDMI und DP. Anwendungen Computer Vision Maschinelles Lernen Autonomer mobiler Roboter (AMR) Technische Daten Jetson Nano 4 GB System-on-Modul KI-Leistung Jetson Nano 4 GB (0,5 TOPS) GPU NVIDIA Maxwel-Architektur mit 128 NVIDIA CUDA Kernen CPU Quad-Core ARM Cortex-A57 MPCore-Prozessor Speicher 4 GB 64-Bit LPDDR4 25,6 GB/s Video-Encoder 1x 4K30 | 2x 1080p60 | 4x 1080p30 | 4x 720p60 | 9x 720p30 (H.265 & H.264) Video-Decoder 1x 4K60 | 2x 4K30 | 4x 1080p60 | 8x 1080p30 | 9x 720p60 (H.265 & H.264) Carrier Board Speicher 1x M.2 Key M PCIe Netzwerk Ethernet 1x RJ-45 Gigabit Ethernet (10/100/1000M) I/O USB 4x USB 3.0 Typ-A1x Micro-USB-Anschluss für den Gerätemodus CSI-Kamera 2x CSI (2-spurig, 15-polig) Display 1x HDMI Typ A; 1x DP Lüfter 1x 4-poliger Lüfteranschluss (5 V PWM) CAN 1x CAN Multifunktionsanschluss 1x 40-Pin-Erweiterungs-Header 1x 12-Pin-Steuerung und UART-Header Stromversorgung DC 12 V/2 A Mechanisch Abmessungen 130 x 120 x 50 mm (mit Gehäuse) Installation Desktop, Wandmontage Betriebstemperatur −10°C~60°C Lieferumfang reComputer J1020 v2 (System installiert) 12 V/2 A Netzteil (mit 5 wechselbaren Adaptersteckern) Downloads reComputer J1020 v2 datasheet reComputer J1020 v2 3D file Seeed NVIDIA Jetson Product Catalog NVIDIA Jetson Device and Carrier Boards Comparison

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Das Starterkit für Jetson Nano ist eines der besten Kits für Einsteiger, um mit Jetson Nano zu beginnen. Dieses Kit enthält eine 32-GB-MicroSD-Karte, einen 20-W-Adapter, einen 2-poligen Jumper, eine Kamera und ein Micro-USB-Kabel. Features 32 GB Hochleistungs-MicroSD-Karte 5 V/4 A Netzteil mit 2,1 mm DC Hohlstecker 2-poliger Jumper Raspberry Pi Kameramodul V2 Micro-B-zu-Typ-A-USB-Kabel mit aktivierter DATA-Funktion

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