Suchergebnisse für "raspberry OR pi OR 5 OR ultimate OR starter OR kit OR 8 OR gb"

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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Elektor GREEN and GOLD members can download their digital edition here. Not a member yet? Click here. PbMonitor v1.0A Battery-Monitoring System for UPS and Energy Storage Applications Solar Charge Controller with MPPT (1)Basic Principles of a Solar Controller for Stand-Alone Systems B-Field Integration Magnetometer With Home-Made Sensors Precise or Accurate?Your Instruments Need to Be Both! AD7124 A Precision ADC in PracticeFeatures for Sensor Signal Conditioning PID Control ToolOptimize Your Parameters Easily embedded world 2025 Starting Out in Electronics……Continues with Tone Control Academy Pro BoxBook + Online Course + Hardware Milliohmmeter AdapterUses the Precision of Your Multimeter The Next Leap in SemiconductorsOnward Toward 1.4 nm Through-Hole Technology ConnectorsThe Best of Two Worlds: THR Frequency CounterPortable and Auto-Calibrating Via GPS Analog MetersPeculiar Parts, the Series Stand-Alone Crystal TesterHow Accurate Is Your Clock Source? Low-Cost I²C TesterConnect I²C Devices Directly to Your PC From Life’s ExperienceWho Doesn’t Honor the Small Things? 2025: An AI OdysseyThe Transformative Impact on Software Development Err-lectronicsCorrections, Updates, and Readers’ Letters Raspberry Pi Standalone MIDI Synthesizer (2)Enhancing Our Setup with Intelligence Nortonized Wien Bridge OscillatorSmall Changes Yield Significant Improvements Putting a $0.10 Controller to the TestThe CH32V003 RISC-V Microcontroller and MounRiver Studio in Practice An FPGA-Based Audio Player with Equalizer (2)Adding Volume Control, Advanced Mixing, and a Web Interface

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Das minimalistische Design und die federbelastete Prüfnadel ermöglichen die gleichzeitige Messung von Fine-Pitch-Komponenten und nahegelegenen Signalen. Die Sonde ist stabil und dennoch flexibel und eignet sich für sofortige Messungen oder völlig freihändigen Betrieb zusammen mit Ihrem Multimeter, Logikanalysator oder Ihrem bevorzugten Werkzeug. Der Dual-Pin-Header-Stecker passt direkt auf einen 2,54-mm-Stecker (0,100 Zoll). Der SP10 verfügt wie alle PCBite-Sonden und -Halter über einen starken Magneten in der Basis, der das Platzieren und Neupositionieren der Sonde erleichtert. Inbegriffen 4x PCBite-Halter 1x große Grundplatte (A4) 4x PCBite-Sonde mit Testnadel mit Stiftspitze 4x zusätzliche Prüfnadel mit Kronenspitze 1x Satz gelbe Isolierscheiben 5x Dupont-zu-Dupont-Testkabel 2x Bananen-zu-Dupont-Testkabel 1x Mikrofasertuch Downloads Benutzerhandbuch

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Mein eigener RISC-V-Controller Erste Schritte mit dem NEORV32 RISC-V Softcore für preiswerte FPGAs Wie man den Serien-Plotter der Arduino-IDE nutzt Einfaches Plotten von Kurven mit Arduino CLUE – ein Clou von Adafruit? Angriff auf den micro:bit Puffer-Board für den Raspberry Pi 400 Schützen Sie die I/Os! Kollektion Interessante Raspberry Pi RP2040 Boards Ein DIY-Handbuch zu elektronischer Sicherheit und E-Spionage SRAM erhitzt oder tiefgefroren Identifizierung von Bauteilen Tipps & Tricks, Best Practices und andere nützliche Informationen Ein Touch-Schalter ohne Touch Konzeption und Umsetzung eines berührungslosen Lichtschalters Aller Anfang... ist gar nicht schwer: Anpassen und Transformieren Was gibt's Neues in der Embedded-Entwicklung? Rust und die Aktualisierung von IoT-Implementierungen Infografiken Elektor Industry Neue Wege für Industrie und Automobilbranche mit 5G Drehspulenrelais Bemerkenswerte Bauteile Zutritt für Unbefugte verboten Alles dreht sich um die Werkzeuge... Die Neuronen in neuronalen Netzen verstehen Teil 4: Eingebettete Neuronen Magnetische Levitation auf die sehr sehr einfache Art Die dritte und kompakteste Version SPS-Programmierung mit dem Raspberry Pi und dem OpenPLC-Projekt Visualisierung von SPS-Programmen mit AdvancedHMI Aus dem Leben gegriffen Einpacken und weg damit Unter dem Radar Unbekannte Mikrocontroller, über die Sie Bescheid wissen sollten Drahtloses Monitoring und Debuggen Serielle Funk-Schnittstelle für Arduino, ESP32 und Co. Tragbares Temperatur- und Feuchtemessgerät Gebaut mit vorgefertigten Modulen Lithium-Akkus reparieren Geld sparen + mehr Power! GUIs mit Python Meme-Generator Die Drei Fragezeichen Warum? War? Wir sind? Hexadoku

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Learn programming for Alexa devices, extend it to smart home devices and control the Raspberry Pi The book is split into two parts: the first part covers creating Alexa skills and the second part, designing Internet of Things and Smart Home devices using a Raspberry Pi. The first chapters describe the process of Alexa communication, opening an Amazon account and creating a skill for free. The operation of an Alexa skill and terminology such as utterances, intents, slots, and conversations are explained. Debugging your code, saving user data between sessions, S3 data storage and Dynamo DB database are discussed. In-skill purchasing, enabling users to buy items for your skill as well as certification and publication is outlined. Creating skills using AWS Lambda and ASK CLI is covered, along with the Visual Studio code editor and local debugging. Also covered is the process of designing skills for visual displays and interactive touch designs using Alexa Presentation Language. The second half of the book starts by creating a Raspberry Pi IoT 'thing' to control a robot from your Alexa device. This covers security issues and methods of sending and receiving MQTT messages between an Alexa device and the Raspberry Pi. Creating a smart home device is described including forming a security profile, linking with Amazon, and writing a Lambda function that gets triggered by an Alexa skill. Device discovery and on/off control is demonstrated. Next, readers discover how to control a smart home Raspberry Pi display from an Alexa skill using Simple Queue Service (SQS) messaging to switch the display on and off or change the color. A node-RED design is discussed from the basic user interface right up to configuring MQTT nodes. MQTT messages sent from a user are displayed on a Raspberry Pi. A chapter discusses sending a proactive notification such as a weather alert from a Raspberry Pi to an Alexa device. The book concludes by explaining how to create Raspberry Pi as a stand-alone Alexa device.

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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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Diese Ausgabe steht allen GOLD- und GREEN-Mitgliedern auf der ElektorMagazine-Website zum Download bereit! Sie sind noch kein Mitglied? Hier klicken! Kleine WärmebildkameraRealisiert mit einem Arduino UNO Projekt-Update #3: Energiemessgerät mit ESP32Integration und Test mit Home Assistant 2024: Eine Odyssee in die KIVerbessern der Objekterkennung: Nutzung verfeinerter Techniken Raspberry Pi Goes KINeues Kit enthält M.2-HAT mit KI-Beschleuniger Sensoren für WetterstationenWelchen Sensor sollte man wählen? KI-gestützter WasserzählerTeil 1: Bringen Sie Ihren alten Zähler ins IoT! Ein GSM-AlarmNutzung der GSM-Technologie für die Fernüberwachung von Garagen Low-Power-Thread-Geräte optimiert und getestetNiedriger Energiebedarf ... Niedrige Leistung? Aus dem Leben gegriffenDer Gender-Gap Nebelkammer selbstgebautUnsichtbare Strahlung sichtbar machen SparkFun Thing Plus MatterEin vielseitiges Matter-basiertes IoT-Entwicklungsboard IoT-RetrofittingRS232-Geräte fit für Industrie 4.0 machen IoT mit 8-Bit-Mikrocontrollern Technologie als Motor der NachhaltigkeitNeuerungen führen zu Energieeffizienz in vielen Applikationen AWS für Arduino und Co.Teil 1: AWS-IoT-ExpressLink in der Praxis Luftstromdetektor (nur) mit ArduinoKeine externen Sensoren erforderlich! WasserleckdetektorVerbunden mit der Arduino-Cloud QuarzeBemerkenswerte Bauteile Universeller Garten-LoggerEin Schritt auf dem Weg zur KI-gestützten Gartenarbeit Analoger 1-kHz-GeneratorSinuswellen mit geringen Verzerrungen Miletus: Web-Apps offline nutzenSystem- und Gerätezugriff inklusive Von 4G zu 5GIst es wirklich so einfach? Aller Anfang...muss nicht schwer sein: Der Ausgleich

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Der Elektor Laserkop verwandelt die Elektor Sanduhr in eine Uhr, die die Zeit auf eine im Dunkeln leuchtende Folie statt auf Sand schreibt. Neben der Anzeige der Zeit können damit auch flüchtige Zeichnungen erstellt werden. Der 5-mW-Laserpointer mit einer Wellenlänge von 405 nm erzeugt leuchtend grüne Zeichnungen auf der im Dunkeln leuchtenden Folie. Um optimale Ergebnisse zu erzielen, verwenden Sie das Kit in einem schwach beleuchteten Raum. Achtung: Schauen Sie niemals direkt in den Laserstrahl! Der Bausatz enthält alle notwendigen Komponenten, es ist jedoch das Anlöten von drei Drähten erforderlich. Hinweis: Dieses Kit ist auch mit der originalen Arduino-basierten Sanduhr aus dem Jahr 2017 kompatibel. Weitere Einzelheiten finden Sie unter Elektor 1-2/2017 und Elektor 1-2/2018.

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Elektor GREEN and GOLD members can download their digital edition here. Not a member yet? Click here. electronica fast forward 2022 Start- & Scale-Up AwardsPreparations Speeding Up! Bluetooth Low Energy with ESP32-C3 and ESP32You Don’t Always Need to Choose Wi-Fi! Bluetooth Low Energy SnifferHacking a makerdiary nRF52840 MDK USB Dongle Magic RGB LED CubeHardware Design Around an RP2040 Auto On/Off for Solder Paste Compressor Elektor Video ContentLivestreams, Webinars, and Courses for Engineers and Pro Makers Bicycle ElectrificationHands-On with an E-Bike Retrofit Kit Starting Out in ElectronicsMultiplying Voltages From Life’s ExperienceSidelines Teensy 4.0Why Is This Board So Fast? Audio Power Amplifier Simulation with TINAThe Try-Before-You-Build Approach Develop and Operate Your LoRaWAN IoT NodesSample Chapter: Dragino LHT65, LDS01, and LDS02 LoRaWAN Modules Err-lectronicsCorrections, Updates and Readers’ Letters 5G Just for MeGaining Complete Control of 5G Deployments with Private Cellular Networks Infographics 7-8/2022 How Does My Device Learn to Transmit?Applications with Wi-Fi Interfaces Smartphones are the Heart of the IoT Audio Spectrum Analyzer with DekatronsA New Way to Use Vintage Tubes Sending Data to TelegramGet It Done with an ESP32 and a Few Parts A Fliege Notch Filter for Audio MeasurementsMake Better Measurements with a Notch Filter CO2 Meter TeardownIs It Hackable for Your Projects? PUT-ting It All TogetherThe Programmable Unijunction Transistor Explained Round Touchscreen for Raspberry PiHyperPixel 2.1 Round from Pimoroni Remote Sensing with Connection Loss DetectionUsing nRF24L01+ Modules Digital FM Receiver with Arduino and TEA5767Stayed Tuned with an Arduino Nano Changing an OLED Interface from SPI to I²C HomeLab ToursA Hobby Does Not Retire A Decade of Ethics in ElectronicsTessel Renzenbrink Reflects on the Digital Society and More HexadokuThe Original Elektorized Sudoku

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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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Le téléchargement intégral de ce numéro est disponible pour nos membres GOLD et GREEN sur le site Elektor Magazine ! Pas encore membre ? Cliquez ici. programmation PIO sur le Raspberry Pi PicoNeuf instructions, de multiples possibilités l'IA en ligne de commandeDéveloppement, compilation et validation de projets embarqués depuis le terminal le Scrutiny DebuggerDéboguer, visualiser et tester du code C/C++ embarqué carte breakout Sigfox (1)Développement d’une BoB radio alimentation à faible bruit (2)Construction, assemblage et mise en œuvre pratique générateur de signaux simple basé sur le RP2040Signaux analogiques et numériques à la découverte du futur de la domotique avec Matter et l’IA EdgeLes dernières versions de Matter et l’essor de l’IA en périphérie de réseau (edge) donnent-ils enfin aux ingénieurs les outils nécessaires pour construire les maisons intelligentes et parfaitement intégrées promises aux utilisateurs ? capteurs de pression différentielleLa maintenance prédictive appliquée aux systèmes CVC la sécurité dès la conceptionPrincipes d’ingénierie pour limiter les défaillances la sécurité des systèmes embarqués n’est plus une option la CRA et la PQC redéfinissent les priorités de la sécurité embarquéePourquoi même les petites entreprises IoT et industrielles doivent prévoir une mise à niveau embedded world 2026Entretien avec Benedikt Weyerer, directeur d’embedded world prise en main du bus I3CUtilisation de matériel de ST et Microchip le projet BLEnkyPrototypage rapide d’applications Bluetooth Low Energy modulation de largeur d’impulsionDu thermostat tout ou rien à un signal analogique continu filtré audiotroniqueDes circuits audio agréables à l’écoute, à réaliser soi-même sur le vifLisez donc le manuel ! carte émetteur-récepteur audio ESP32 (4)Réglage des horloges et une option filaire 2026 : une odyssée de l’IAConséquences du vibe coding charge CC symétriqueCharge CC symétrique, statique ou dynamique comptage de visages avec MaixCAMUne méthode simple pour estimer la taille d’un public

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