Suchergebnisse für "raspberry OR pi OR ai OR hat OR 13 OR tops"

Elektor GREEN and GOLD members can download their digital edition here. Not a member yet? Click here. The RISC-V Open-Source Processor Architecture16 Boards and MCUs You Should Know An FPGA-Based Audio Player with Equalizer (1)Mixing Digital Audio with an Arduino MKR Vidor 4000 Laser Head for Pico-Based Sand ClockDrawing with Light Enter the STM32 Edge AI Contest A Multi-Sensor Environmental Monitoring System for PlantsWireless Measurement of Water Supply and Light Conditions Maixduino AI-Powered Automatic DoormanFace Detection with a Camera Embedded Electronics 2024AI Is Set to Redefine the Industry Charge-Based In-Memory Compute at EnCharge AI AI Inferencing at 10 Times Lower Power and 20 Fold Lower Cost Click Board Helps Develop and Train ML Models for Vibration Analysis The Elektor Mini-WheelieA Self-Balancing Robot Kit MCU, I See YouMCUViewer Open-Source Multiplatform Debugging Tool USB 2.0 IsolatorElectrically Isolated Connections for USB Devices Intervention Before DamagePredictive Maintenance in Practice SPoE – Electromagnetic CompatibilitySingle-Pair with Power-Over-Ethernet Through the Eyes of EMC Color TV: A Wonder of Its TimeCreating a New World ECG Graph MonitoringAn Implementation with Hexabitz Modules and an STM32CubeMonitor The Battle for AI at the Edge HaLow Hits Record 16-km Wi-Fi Distance at 900 MHz First CHERI RISC-V Embedded Chip and Early Access Programme Third-Generation Wildfire Detection Uses Satellite Links From Life’s ExperienceChoice Overload Starting Out in Electronics……Continues Filtering and Controls Tone Quasi-Analog ClockworkA Remake of an Elektor Classic A Modular Approach to Sensor TestingThe ESP32-S3-Based Sensor Evaluation Board 2025: An AI OdysseyThe Rise of Foundation Models and Their Role in Democratizing AI Raspberry Pi Standalone MIDI Synthesizer (1)Preparing a Platform for Some Edge AI Experiments Err-lectronicsCorrections, Updates, and Readers’ Letters Universal AI RISC-V Processor Does It All — CPU, GPU, DSP, FPGA CEO Interview: Ventiva’s Thin and Cool Tech Dual-Core Programming with a Raspberry Pi PicoVenture Into the World of Parallel Programming

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Das FNIRSI TMP-610S ist ein kompaktes 3-in-1-Messgerät, das ein True-RMS-Multimeter, ein 10-MHz-Oszilloskop und einen 50-kHz-DDS-Signalgenerator vereint. Es wurde für die Fehlersuche in der Elektronik, das Testen von Schaltkreisen sowie für Entwicklungsarbeiten im Labor oder im Außeneinsatz konzipiert. Das Multimeter bietet eine Auflösung von 60.000 Counts und unterstützt Messungen von Spannung, Strom, Widerstand, Kapazität, Frequenz und Temperatur sowie Dioden- und Durchgangsprüfungen. Das integrierte Oszilloskop ermöglicht eine Echtzeit-Signalformanalyse mit bis zu 48 MSa/s, während der Signalgenerator 13 Signalformen mit einstellbarer Frequenz, Amplitude und Tastverhältnis (Duty Cycle) bereitstellt. Ein 3,5-Zoll-IPS-Touchscreen, eine intelligente Auto-Scan-Funktion, Bluetooth-Konnektivität für die DMM-Funktionen, Signalformspeicherung, USB-Export sowie ein 3.000-mAh-Akku machen das TMP-610S zu einem vielseitigen All-in-One-Werkzeug für Elektronik-Profis und Enthusiasten. Features 3-in-1-Design: Digitalmultimeter + Oszilloskop + Signalgenerator Hochpräzise True-RMS-Messung mit 60.000 Counts 10-MHz-Oszilloskop mit 48 MSa/s Abtastrate Bluetooth-App-Synchronisierung (nur Multimeter-Funktion) 3,5-Zoll-Smart-Touchscreen mit verschiedenen Anzeigemodi 50-kHz-DDS-Signalgenerator mit 13 Signalformen Integrierte Sicherung für einfachen Austausch Technische Daten Multimeter Funktion Messbereich Genauigkeit DC voltage 600mV/6V/60V/600V/1000V ±(0.03%+5d) AC voltage 600mV/6V/60V /600V/750V ±(0.3%+15d) DC current 600uA/6000uA/60mA/600mA ±(0.15%+5d) 6A/10A ±(0.2%+5d) AC current 600uA/6000uA/60mA/600mA ±(0.5%+15d) 6A/10A ±(0.75%+15d) Resistance 600Ω/6KΩ/60KΩ/600KΩ/6MΩ ±(0.1%+5d) 60MΩ ±(0.2%+10d) Capacitance 60nF/600nF/6uF/60uF ±(2.5%+30d) 600uF/6mF/60mF ±(3.5%+30d Frequency 10 Hz~60 MHz ±(0.01%+5d) Temperature -40℃~1000℃ ±(1.0%+5℃) Continuity 0Ω~1KΩ ±(0.2%+5d) Diode 0V~3.0V, 0Ω~1 Ω ±(1%+5d) AC frequency response 10KHz / Oszilloskop Real-time Sampling Rate 48 MSa/s Analog Bandwidth 10 MHz Input Impedance 1MΩ Coupling Mode AC/DC Test Voltage Range 1:1 Probe - 80Vpp (±40V） 10:1 Probe - 800Vpp (±400V） Vertical Sensitivity 10mV/div~10V/div Vertical Displacement  Adjustable with indication Horizontal Time Base Range 50 ns ~ 20 s Trigger Mode Auto, Normal, Single Trigger Type Rising, Falling, 50% Trigger Level Adjustable with indication Measurement Parameters Freq, Period, +Duty, ‒Duty, +Width, ‒Width, Max, Min, P‒P, Amp, RMS, Avg Persistence Off / 500ms / 1s / ∞ Cursor Measurement Yes Waveform Screenshot Saving Yes Signalgenerator Output Waveform Supports 13 waveform types Frequency 0~50kHz Amplitude 0.0V~3.0V Duty Cycle 0~100%, adjustable for Square and Sawtooth waves Lieferumfang 1x FNIRSI TMP-610S Multimeter + Oszilloskop + Signalgenerator 1x P6100 Sonde 1x Adapter 2x Krokodilklemmen 2x Multimeter-Sonden Sondenzubehör 1x Aufbewahrungstasche 1x USB-C Kabel 1x Manual Downloads Manual

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Build your textbook weather station or conduct environmental research together with the whole world. With many practical projects for Arduino, Raspberry Pi, NodeMCU, ESP32, and other development boards. Weather stations have enjoyed great popularity for decades. Every current and even every long discontinued electronics magazine has regularly featured articles on building your own weather station. Over the years, they have become increasingly sophisticated and can now be fully integrated into an automated home — although this often requires loyalty to an (expensive) brand manufacturer across all components. With your own weather and environmental data, you can keep up and measure things that no commercial station can. It’s also fun: expand your knowledge of electronics, current microcontroller development boards and programming languages in a fun and meaningful way. For less than 10 euros you can get started and record your first environmental data — with time and growing interest, you will continue to expand your system. In this Edition Which Microcontroller Fits My Project? The Right Development Environment Tracking Wind and Weather Weather Display with OpenWeatherMap and Vacuum Fluorescent Display Volatile Organic Compounds in the Air We Breathe Working with MQ Sensors: Measuring Carbon Monoxide — Odorless but Toxic CO2 Traffic Light with ThingSpeak IoT Connection An Automatic Plant Watering System Good Indoor Climate: Temperature and Humidity are Important criteria Classy Thermometer with Vintage Tube Technology Nostalgic Weather House for the Whole Family Measuring Air Pressure and Temperature Accurately Sunburn Warning Device DIY Sensor for Sunshine Duration Simple Smartphone Says: Fog or Clear View? Identifying Earthquakes Liquid Level Measurement for Vessels and Reservoirs Water pH Value Measurement Detecting Radioactive Radiation GPS: Sensor Location Service Across the Globe Saving and Timestamping Log Files on SD Cards LoRaWAN, The Things Network, and ThingSpeak Operating a LoRaWAN Gateway for TTN Defying "Wind and Weather" Mega Display with Weather Forecasz

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Praxisprojekte aus Analogtechnik, Audiotechnik und darüber hinaus Entdecken Sie eine bemerkenswerte Sammlung mit mehr als 250 Elektronikprojekten, die im Elektor Magazin veröffentlicht und vom renommierten Elektor-Laboringenieur Ton Giesberts sorgfältig ausgewählt wurden. Der USB-Stick vereint eine große Vielfalt an Schaltungen, Entwicklungen und praxisnahen Projektideen, die im Laufe der Jahre von zahlreichen Elektor-Autoren und Ingenieuren erstellt wurden. Das umfangreiche Archiv deckt ein breites Spektrum an Elektronikthemen ab und ist eine wertvolle Wissens- und Inspirationsquelle für Ingenieure, Maker, Studierende und Elektronikbegeisterte. Mehr als 250 ausgewählte Elektor-Projekte Sorgfältig zusammengestellt von Elektor-Ingenieur Ton Giesberts Ideal zum Nachbauen, Experimentieren und Entdecken neuer Ideen Entdecken Sie Jahrzehnte geballter Elektor-Kompetenz in einer umfassenden Projektsammlung. Highlights Q-Watt Audio-Endstufe Fortissimo-100 High-End-Verstärker Pufferplatine für den Raspberry Pi 400 USB-zu-Multiprotokoll-Seriell-Wandler DDS-Funktionsgenerator AC/DC-Leistungsmesser Charge-a-Phone Technische Daten Speicher 8 GB Anschlüsse 1x USB-A1x USB-C Systemvoraussetzungen Rechner geeignet für Adobe Reader ab Version 7.0 Web-Browser

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Praktische Anwendungen und Projekte mit Arduino, ESP32 und RP2040 Tauchen Sie ein in die faszinierende Welt der Regelungstechnik mit Arduino und ESP32! Dieses Buch bietet Ihnen einen praxisnahen Einstieg in die klassischen und modernen Methoden der Regelung, darunter PID-Regler, Fuzzy-Logik und Sliding-Mode-Regler. Im ersten Teil lernen Sie die Grundlagen der beliebten Arduino-Controller, wie den Arduino Uno und den ESP32, sowie die Integration von Sensoren für Temperatur- und pH-Messung (NTC, PT100, PT1000, pH-Sensor). Sie erfahren, wie diese Sensoren in verschiedenen Projekten eingesetzt werden und wie Sie Daten auf einem Nextion TFT-Display visualisieren. Weiter geht es mit der Einführung in Stellglieder wie MOSFET-Schalter, H-Brücken und Solid-State-Relais, die zur Steuerung von Motoren und Aktoren verwendet werden. Sie lernen, Regelstrecken zu analysieren und zu modellieren, einschließlich PT1- und PT2-Regelungen. Der Schwerpunkt des Buches liegt auf der Implementierung von Fuzzy- und PID-Reglern zur Regelung von Temperatur und DC-Motoren. Dabei werden sowohl der Arduino Uno als auch der ESP32 eingesetzt. Zudem wird der Sliding-Mode-Regler vorgestellt. Im vorletzten Kapitel erkunden Sie die Grundlagen neuronaler Netze und lernen, wie maschinelles Lernen auf einem Arduino eingesetzt werden kann. Im letzten Kapitel gibt es noch ein praktisches Beispiel für einen Fuzzy-Regler zur Stromeinspeisung ins Hausnetz. Dieses Buch ist die perfekte Wahl für Ingenieure, Studierende und Elektroniker, die ihre Projekte mit innovativen Regelungstechniken erweitern möchten.

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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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From Simple Ciphers to Secure Systems Understanding how to apply cryptography on modern microcontrollers is essential for building secure, reliable, and trustworthy systems. This book explains cryptography in the context of embedded hardware, from classical ciphers that illustrate core principles to modern techniques such as AES for practical high-security applications. By combining mathematical theory with real-world microcontroller implementations, readers learn not only how cryptography works, but also how to implement it effectively on systems with limited processing power and memory. The book is intended for students starting out in cryptography, hobbyists securing personal projects, and engineers looking for a structured guide to embedded security. The book covers these key topics in applied cryptography: Classical ciphers on Arduino Uno and Raspberry Pi Pico, with full programs: Spartan Scytale, Hebrew Atbash, Caesar, ROT13, Alberti Disk, Vigenère, Affine, Polybius, Playfair, Beaufort, Ottoman Codebook, and One-Time Pad. Hacking classical ciphers using microcontrollers, with examples. Pseudo-random (PRNG) and true random number generation (TRNG) on microcontrollers. Symmetric-key cryptography with full programs: DES and AES-128/256. Memory and speed constraints of cryptography on microcontrollers. Asymmetric cryptography: public/private keys, digital signatures, key distribution and derivation (KDF), RSA, and SHA-256 implementations. A complete secure communication program using RSA and AES-256. A glossary of commonly used cryptography terms.

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Vorübergehende Verzögerung bei der Lieferung von Unitree-Robotern Wie viele andere Lieferanten erleben auch wir derzeit Verzögerungen bei der Lieferung von Unitree-Robotern. Eine Sendung unseres Lieferanten steckt derzeit im Zoll fest, was leider zu späteren Lieferungen bereits aufgegebener Bestellungen führt. Wir arbeiten aktiv mit unserem Lieferanten daran, dieses Problem zu lösen, und erwarten in Kürze mehr Klarheit. Leider können wir derzeit jedoch keine festen Zusagen machen. Eine neue Lieferung ist bereits auf dem Weg, wird aber noch etwas Zeit in Anspruch nehmen. Da auch andere Lieferanten mit denselben Herausforderungen konfrontiert sind, ist ein Wechsel zu einem anderen Anbieter derzeit keine schnellere Lösung. Unsere oberste Priorität ist die Lieferung der bestehenden Bestellungen. Falls Sie Fragen haben oder Ihre Bestellung aktualisieren möchten, zögern Sie bitte nicht, unseren Kundenservice zu kontaktieren. Wir halten Sie über weitere Entwicklungen auf dem Laufenden. Die Unitree Go2-Serie besteht aus vierbeinigen Robotern für die Forschung und Entwicklung. Entwicklung autonomer Systeme in den Bereichen Mensch-Roboter-Interaktion (HRI), SLAM & Transport. Aufgrund der vier Beine und des 12DOF kann dieser Roboter eine Vielzahl unterschiedlicher Gelände bewältigen. Der Go2 verfügt über einen perfektionierten Antrieb & Power-Management-System, das eine Geschwindigkeit (je nach Ausführung) von bis zu 3,7 m/s oder 11,88 km/h bei einer Betriebszeit von bis zu 4 Stunden ermöglicht. Darüber hinaus verfügen die Motoren über ein Drehmoment von 45 N.m am Körper/Oberschenkel und an den Knien, was auch Sprünge oder Backflips ermöglicht. Features Super-Erkennungssystem: 4D LIDAR L1 Maximale Laufgeschwindigkeit: ca. 5 m/s Spitzengelenkdrehmoment: ca. 45 Nm Wireless-Modul: WiFi 6/Bluetooth/4G Extrem lange Akkulaufzeit: ca. 2-4 Stunden Intelligentes Side-Follow-System: ISS 2.0 Technische Daten Tracking-Modul: Ferngesteuertes oder automatisches Tracking Frontkamera: Bildübertragungsauflösung 1280 x 720, Sichtfeld 120°, Ultraweitwinkelobjektiv sorgt für satte Klarheit Frontlampe: Erhellt den Weg vor Ihnen hell 4D LiDAR L1: 360°x90° omnidirektionales Ultraweitwinkel-Scannen ermöglicht automatisches Ausweichen mit kleinem toten Winkel und stabilen Betrieb 12 Kniegelenkmotoren: Stark und kraftvoll, schön und einfach, Brandy neues visuelles Erlebnis Intercom-Mikrofon: Effektive Kommunikation ohne Szenario-Einschränkungen Selbstaufrollender Gurt: Einfaches Tragen und Laden von Gegenständen Stabiler, leistungsfähiger mit fortschrittlichen Geräten: 3D LiDAR, 4G-ESIM-Karte, WiFi 6 mit Dualband, Bluetooth 5.2 für stabile Verbindung und Fernsteuerung Leistungsstarker Rechenkern: Motion Controller, Hochleistungs-ARM-Prozessor, verbesserter Al-Algorithmus-Prozessor, externes ORIN NX/NANO Intelligenter Akku: Standard 8000-mAh-Akku, langlebiger 15000-mAh-Akku, Schutz vor Übertemperatur, Überladung und Kurzschluss. Lautsprecher für die Musikwiedergabe: Hören Sie Musik nach Lust und Laune Unitree Go2-Varianten Der Go2 überzeugt nicht nur durch seine technischen Fähigkeiten, sondern auch durch ein modernes und schlankes Design, das ihm einen futuristischen Look verleiht und ihn zu einem echten Hingucker macht. Der Go2 Air ist speziell für Demos und Präsentationen konzipiert. Mit seinen Grundmerkmalen bietet es eine solide Grundlage, um die Bewegungsfähigkeiten und Funktionalität eines vierbeinigen Roboters zu demonstrieren. Wichtig: Der Go2 Air wird ohne Controller geliefert. Dies kann optional erworben werden. Mit einer leistungsstarken 8-Core-Hochleistungs-CPU bieten Pro und Edu beeindruckende Rechenleistung, die für komplexe Aufgaben und anspruchsvolle Berechnungen erforderlich ist. Dies ermöglicht eine schnellere und effizientere Datenverarbeitung und macht den Pro und Edu zu einem zuverlässigen Partner für Ihre Projekte. Ab der Edu-Version ist der Go2 programmierbar und eröffnet endlose Möglichkeiten für die Entwicklung und Erforschung eigener Robotikanwendungen. Der Go2 ist außerdem in der Lage, eine Stufenhöhe von bis zu 14 cm zu bewältigen. Dies macht es zu einem idealen Werkzeug für Forschung, Ausbildung und den Einstieg in die Welt der Robotik. Der Go2 Edu wird mit einer Fernbedienung geliefert, die Ihnen eine einfache und intuitive Steuerung ermöglicht. Außerdem erhalten Sie eine Dockingstation mit beeindruckender Rechenleistung von 100 TOPS, die mit leistungsstarken KI-Algorithmen ausgestattet ist und Ihnen technischen Support bietet. Go2 Edu ist mit einem leistungsstarken 15000 mAh-Akku ausgestattet, der ihm eine beeindruckende Laufzeit von bis zu 4 Stunden ermöglicht. Diese lange Betriebszeit ermöglicht es dem Roboter, längere Erkundungsmissionen durchzuführen und anspruchsvolle Aufgaben zu erledigen. Modellvergleich Air Pro Edu/Edu Plus Abmessungen (stehend) 70 x 31 x 40 cm 70 x 31 x 40 cm 70 x 31 x 40 cm Abmessungen (hockend) 76 x 31 x 20 cm 76 x 31 x 20 cm 76 x 31 x 20 cm Material Aluminiumlegierung + hochfester Kunststoff Aluminiumlegierung + hochfester Kunststoff Aluminiumlegierung + hochfester Kunststoff Gewicht (mit Akku) ca. 15 kg ca. 15 kg ca. 15 kg Spannung 28~33,6 V 28~33,6 V 28~33,6 V Spitzenleistung ca. 3000 W ca. 3000 W ca. 3000 W Nutzlast ≈7 kg (MAX ~ 10 kg) ≈8 kg (MAX ~ 10 kg) ≈8 kg (MAX ~ 12 kg) Geschwindigkeit 0~2.5 m/s 0~3.5 m/s 0~3.7 m/s (MAX ~ 5 m/s) Max. Steigfallhöhe ca. 15 cm ca. 16 cm ca. 16 cm Max. Steigwinkel 30° 40° 40° Basisrechenleistung N/A 8-Kern-Hochleistungs-CPU 8-Kern-Hochleistungs-CPU Aluminium-Kniegelenkmotor 12 Satz 12 Satz 12 Satz Gelenkinterne Schaltung (Knie) ✓ ✓ ✓ Joint Heat Pipe Kühler ✓ ✓ ✓ Bewegungsbereich Körper: −48~48° Körper: −48~48° Körper: −48~48° Oberschenkel: −200°~90° Oberschenkel: −200°~90° Oberschenkel: −200°~90° Schaft: −156°~−48° Schaft: −156°~−48° Schaft: −156°~−48° Max. Drehmoment N/A ca. 45 N.m ca. 45 N.m Super-Weitwinkel 3D-LiDAR ✓ ✓ ✓ Wireless Vektorpositionierungs-Tracking-Modul N/A ✓ ✓ HD-Weitwinkelkamera ✓ ✓ ✓ Fußende-Kraftsensor N/A N/A ✓ Grundlegende Aktion ✓ ✓ ✓ Auto-Skalierband N/A ✓ N/A Aktualisiertes intelligentes OTA ✓ ✓ ✓ RTT 2.0 Bildübertragung ✓ ✓ ✓ App Basic Fernsteuerung ✓ ✓ ✓ App-Daten anzeigen ✓ ✓ ✓ App Grafisches Programm ✓ ✓ ✓ Frontlampe (3 W) ✓ ✓ ✓ WiFi 6 mit Dualband ✓ ✓ ✓ Bluetooth 5.2/4.2/2.1 ✓ ✓ ✓ 4G-Modul N/A CN/GB CN/GB Sprachunktion N/A ✓ ✓ Musikwiedergabe N/A ✓ ✓ ISS 2.0 Intelligentes Side-Follow-System N/A ✓ ✓ Intelligente Erkennung und Vermeidung ✓ ✓ ✓ Sekundäre Entwicklung N/A N/A ✓ Manuelle Steuerung Optional Optional ✓ Modul mit hoher Rechenleistung N/A N/A Edu: 40 TOPS Rechenleistung Edu Plus: 100 TOPS Rechenleistung NVIDIA Jetson Orin (optional) Intelligente Batterie Standard (8000 mAh) Standard (8000 mAh) Lange Lebensdauer (15000 mAh) Akkulaufzeit 1-2 Stunden 1-2 Stunden 2-4 Stunden Ladegerät Standard (33,6 V, 3,5 A) Standard (33,6 V, 3,5 A) Schnellladung (33,6 V, 9 A) Lieferumgang 1x Unitree Go2 Air 1x Unitree Go2 Akku (8000 mAh) Downloads Documentation iOS/Android apps GitHub

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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. stockage de l’énergieRéalisez votre propre stockage d’énergie pour réseau de panneaux photovoltaïques simulateur de panneau solaireUne solution pour tester et optimiser les trackers MPP et les onduleurs le concours STM32 Edge AIDécouvrez le STM32N6 et gagnez les 5000 € du concours ! Matériaux à large bande interditePourquoi y a-t-il un tel intérêt pour le SiC et le GaN ? batterie externe pour ordinateur portableProlongez la durée de vie de votre vieil ordinateur portable robots médicauxSurmonter les obstacles techniques et réglementaires prévention du gel pour les vergersavec enregistrement des températures The Analog ThingL'Arduino de l’ordinateur analogique ? commande de relais à faible consommation d'énergieÉconomiser 90% de la puissance de commande amélioration de la charge DC ET5410A+pour un meilleur refroidissement et moins de bruit electronica 2024 : rétrospective compatibilité électromagnétiqueLa CEM en quelques mots ! démarrer en électronique......Filtres actifs réduisez les pertes des chutes de tension avec des condensateursprofitez astucieusement de la réactance capacitive le MCP4725 : un convertisseur numérique-analogique 12 bits pas cheravec une fonction EEPROM pour un comportement sûr au démarrage la pince de test intelligente Fnirsi LCR-ST1 pour CMS labo de test et de mesure personnel basé sur Raspberry PiPour commencer : l'ADC une charge électroniqueUn projet prêt à l'emploi 2025 : l'odyssée de l'IAQuelques projets pour le nouvel an AmpVolt v2.0 : mise à jour100 A et plus ! projet 2.0Corrections, mises à jour et courrier des lecteurs transparence éthiqueCe que révèle l’enquête réalisée par Ethics in Electronics carte Elektor Audio DSP FX Processor (2)Création d'applications

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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

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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! Was genau ist eigentlich Edge-KI?Intelligenz direkt im Gerät Wir stellen vor: Edge Impulse StudioKI-Modelle für Edge-Geräte einfach erstellen und bereitstellen Keyword Spotting mit Edge ImpulseErfassen, Trainieren und Implementieren Intelligente Gerätesteuerung per Sprachbefehl mit Nordic Thingy:53 Edge-KISchlüsselbegriffe zum Verständnis von Edge-KI und Machine Learning Crashkurs: Einstieg in Edge ImpulseWie Sie mit dem Arduino Nano 33 BLE Sense ein ML-Modell erfassen, trainieren und bereitstellen Ein neues Kapitel für ArduinoVom Hobby-Board zur Edge-Computing-Plattform Erste Schritte mit Objekterkennung auf Edge-Geräten Fehlererkennung auf LeiterplattenComputer Vision mit dem Raspberry Pi KI-Skalierung für kleinste Geräte Optimierung der Energieeffizienz bei batteriebetriebenen Edge-KI-Geräten KI-ToasterWenn Edge-KI das Frühstück rettet Thundercomm Rubik Pi 3Raspberry Pi trifft Edge-KI Unternehmensführung, Embedded ML und die Edge-Revolution Vision-Language-Modelle für Edge-GeräteKaskadierte Modelle für höhere Zuverlässigkeit Lernen Sie Edge Impulse kennenFragen aus der Elektor-Community Projekt-Update #5: Energiemessgerät mit ESP32Haushaltsgeräte mit Edge-KI erkennen Bewegungserkennung mit Anomalie-ErkennungEin End-to-End-Tutorial Intelligentes Belüftungssystem: Verbindung von Schall- und UmweltdatenEin Dual-MCU-Ansatz mit Machine Learning für die automatische Steuerung von Fenstern und Jalousien Sprachsteuerung für Ohrhörer und Headsets Edge-KI: Intelligente Geräte auf dem Vormarsch

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