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A Beginner's Guide to AI and Edge Computing Artificial Intelligence (AI) is now part of our daily lives. With companies developing low-cost AI-powered hardware into their products, it is now becoming a reality to purchase AI accelerator hardware at comparatively very low costs. One such hardware accelerator is the Hailo module which is fully compatible with the Raspberry Pi 5. The Raspberry Pi AI Kit is a cleverly designed hardware as it bundles an M.2-based Hailo-8L accelerator with the Raspberry Pi M.2 HAT+ to offer high speed inferencing on the Raspberry Pi 5. Using the Raspberry Pi AI Kit, you can build complex AI-based vision applications, running in real-time, such as object detection, pose estimation, instance segmentation, home automation, security, robotics, and many more neural network-based applications. This book is an introduction to the Raspberry Pi AI Kit, and it is aimed to provide some help to readers who are new to the kit and wanting to run some simple AI-based visual models on their Raspberry Pi 5 computers. The book is not meant to cover the detailed process of model creation and compilation, which is done on an Ubuntu computer with massive disk space and 32 GB memory. Examples of pre-trained and custom object detection are given in the book. Two fully tested and working projects are given in the book. The first project explains how a person can be detected and how an LED can be activated after the detection, and how the detection can be acknowledged by pressing an external button. The second project illustrates how a person can be detected, and how this information can be passed to a smart phone over a Wi-Fi link, as well as how the detection can be acknowledged by sending a message from the smartphone to your Raspberry Pi 5.

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Build your own AI microcontroller applications from scratch The MAX78000FTHR from Maxim Integrated is a small development board based on the MAX78000 MCU. The main usage of this board is in artificial intelligence applications (AI) which generally require large amounts of processing power and memory. It marries an Arm Cortex-M4 processor with a floating-point unit (FPU), convolutional neural network (CNN) accelerator, and RISC-V core into a single device. It is designed for ultra-low power consumption, making it ideal for many portable AI-based applications. This book is project-based and aims to teach the basic features of the MAX78000FTHR. It demonstrates how it can be used in various classical and AI-based projects. Each project is described in detail and complete program listings are provided. Readers should be able to use the projects as they are, or modify them to suit their applications. This book covers the following features of the MAX78000FTHR microcontroller development board: Onboard LEDs and buttons External LEDs and buttons Using analog-to-digital converters I²C projects SPI projects UART projects External interrupts and timer interrupts Using the onboard microphone Using the onboard camera Convolutional Neural Network

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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 Pro 1x Unitree Go2 Akku (8000 mAh) Downloads Documentation iOS/Android apps GitHub

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Plot, Cut, Drill, Mill and Laser with the Z99 This book covers the construction, hardware, software, and operation of the Z99 – CNC machine. This is a multifunctional 4-axis machine for home construction. The capabilities of the Z99 machine include: large-format schematic plotting PCB plotting with etch-resist pens schematic plotting with conductive-ink pens letter cutting out of vinyl paper cutting PCB/substrate drilling PCB/substrate milling text milling laser engraving laser cutting of solder paste masks By making the support software available as freeware, readers of the book are challenged and encouraged to develop new applications for the Z99. The machine would not be of much use if the user has no option to create suitable files for the designs in mind. A large part of this book is dedicated to creating source files in a variety of freeware software packages, including Inkscape, DesignSpark PCB, KiCad, and FlatCAM. The book is also useful for readers keen to comprehend and then master the basic structure of HPGL, Gerber, Drill, and G-code files, as well as to have a go at deciphering them using software.

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Das Whadda 3D-Weihnachtsbaum-Kit richtet sich an Bastler und Anfänger, die sich für Löten und Elektronik interessieren. Mit diesem DIY-Kit können Sie einen festlichen LED-Weihnachtsbaum bauen. Features 16 blinkende rote LEDs Zusätzliche grüne und gelbe LEDs zur individuellen Gestaltung Ihres Baumes Kann an Drähten aufgehängt und durch diese geführt werden Wird mit 12 V Gleichstrom betrieben (z. B. in Autos) Technische Daten Geringer Stromverbrauch 8 mA Stromversorgung 9 V Batterie (nicht im Lieferumfang enthalten) Abmessungen 102 x 88 x 80 mm Gewicht 65 g Downloads Manual

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59 Experiments with Arduino IDE and Python The main aim of this book is to teach the Arduino IDE and MicroPython programming languages in ESP32 based projects, using the highly popular ESP32 DevKitC development board. Many simple, basic, and intermediate level projects are provided in the book using the Arduino IDE with ESP32 DevKitC. All projects have been tested and work. Block diagrams, circuit diagrams, and complete program listings of all projects are given with explanations. In addition, several projects are provided for programming the ESP32 DevKitC using MicroPython. The projects provided in this book are designed to teach the following features of the ESP32 processor: GPIOs Touch sensors External interrupts Timer interrupts I²C and I²S SPI PWM ADC DAC UART Hall sensor Temperature sensor Infrared controller Reading and writing to SD card Reading and writing to flash memory RTC timer Chip ID Security and encryption Wi-Fi and network programming Bluetooth BLE programming Communication mobile devices Low power design ESP-IDF programming The projects have been organized with increasing levels of difficulty. Readers are encouraged to tackle the projects in the order given. A specially prepared hardware kit (SKU 18305) is available from Elektor. With the help of this hardware, it should be easy and fun to build the projects in this book.

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This book details the use of the ARM Cortex-M family of processors and the Arduino Uno in practical CAN bus based projects. Inside, it gives a detailed introduction to the architecture of the Cortex-M family whilst providing examples of popular hardware and software development kits. Using these kits helps to simplify the embedded design cycle considerably and makes it easier to develop, debug, and test a CAN bus based project. The architecture of the highly popular ARM Cortex-M processor STM32F407VGT6 is described at a high level by considering its various modules. In addition, the use of the mikroC Pro for ARM and Arduino Uno CAN bus library of functions are described in detail. This book is written for students, for practising engineers, for hobbyists, and for everyone else who may need to learn more about the CAN bus and its applications. The book assumes that the reader has some knowledge of basic electronics. Knowledge of the C programming language will be useful in later chapters of the book, and familiarity with at least one microcontroller will be an advantage, especially if the reader intends to develop microcontroller based projects using CAN bus. The book should be useful source of reference to anyone interested in finding an answer to one or more of the following questions: What bus systems are available for the automotive industry? What are the principles of the CAN bus? What types of frames (or data packets) are available in a CAN bus system? How can errors be detected in a CAN bus system and how reliable is a CAN bus system? What types of CAN bus controllers are there? What are the advantages of the ARM Cortex-M microcontrollers? How can one create a CAN bus project using an ARM microcontroller? How can one create a CAN bus project using an Arduino microcontroller? How can one monitor data on the CAN bus?

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Dieses Kit enthält das größte Sortiment an Bits von iFixit, komplett mit allen Schraubendreherköpfen, die Sie für jedes Reparatur- oder Heimwerkerprojekt benötigen. Es umfasst Standard-Bits wie Kreuzschlitz- und Flachkopf-Bits in einer breiten Palette von Größen, um alles von der Präzisionsreparatur von Elektronikgeräten bis hin zu Heimwerkerprojekten zu bewältigen. Und es wäre kein iFixit-Bit-Set, wenn es nicht alle exotischen Bits von Pentalobes für die Reparatur von Apple iPhone und MacBook bis hin zu Gamebits für Ihre Vintage-Nintendo-Konsolen enthalten würde. Alle Bitsätze der nächsten Generation wurden neu gestaltet, um den Komfort und die Benutzerfreundlichkeit zu maximieren. Der Bit-Set-Deckel wird mit Magneten an Ort und Stelle gehalten, um die Lebensdauer des Produkts zu verlängern (keine kaputten Scharniere oder Verschlüsse mehr) und wird auch an der Rückseite des Bit-Set-Koffers befestigt, damit er Ihnen bei der Arbeit nicht im Weg ist. Wenn Sie Hilfe bei der Organisation Ihrer Schrauben und Teile benötigen, können Sie die integrierte Sortierschale im Deckel verwenden. Die 4-mm-Bits wurden angepasst und verfügen nun über einen längeren Hals für eine tiefere und präzisere Reichweite. Toolkit enthält Leicht zu öffnendes magnetisiertes Gehäuse Mitglied mit integriertem Sortierfach 4-mm-Aluminium-Bit-Treiber 1/4' Aluminium-Bit-Treiber 4-mm-Schraubendreherbits Phillips - 000, 00, 0 Flachkopf – 1, 1,5, 2, 2,5, 3, 3,5 mm Torx – T2, T3, T4, T5 Torx-Sicherheit – TR6, TR7, TR8 Pentalobe - P2, P5, P6 JIS - 000, 00, 0, 1 Sechskant – 0,7, 0,9, 1,3, 1,5 mm Sechskantsicherheit – 2, 2,5, 3, 3,5 mm Dreipunkt – Y000, Y00, Y0, Y1 Steckschlüssel – 2,5, 3, 3,5, 4, 4,5, 5, 5,5 mm Spielbit - 3,8, 4,5 mm Spanner - 4, 6 Dreieck - 2, 2,2, 2,6, 3 mm Ovales Gebiss iPhone-Abstandsbit Sim-Auswurfbit Magnetischer Pickup-Bit 1/4'-Schraubendreher-Bits Phillips – 1, 2, 3 Flachkopf – 4, 5, 6, 7, 8 mm Sechskantsicherheit – 4, 5, 6, 7, 8 mm Sechskantsicherheit SAE – 1/8, 9/64, 5/32, 3/16, 7/32, 1/4 Pozidriv - PZ0, PZ1, PZ2, PZ3 Drehmomentsatz - 6, 8, 10 Spanner - 8, 10, 12 Quadrat - 0, 1, 2, 3 Spline – M5, M6, M8 Torx-Sicherheit – TR9, TR10, TR15, TR20, TR25, TR27, TR30, TR35, TR40 Tri Wing 1, 2, 3, 4 Kupplung 1, 2, 3 Schrader-Ventil Hakenantrieb 1/4' auf 4 mm Adapter 1/4'-Treiber auf 1/4'-Buchse 1/4'-Schraubendreher auf 3/8'-Stecknuss 1/4'-Buchse auf 1/4'-Schraubendreher Technische Daten Bit-Metall: 6150 Stahl Treibermaterial: Eloxiertes Aluminium Gehäusematerial: ABS Schaum: EVA

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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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Elektor GREEN en GOLD leden kunnen deze uitgave hier downloaden.Nog geen lid? Klik hier om een lidmaatschap af te sluiten. Kiesschijftelefoon als afstandsbedieningvoor licht kies 1; voor koffie kies 2 GPS-gebaseerde snelheidsmeternooit meer bekeuringen RGB-stroboscoop met Arduinokleurige toepassing van een nuttig instrument Draadloze nooddrukknopmeer veiligheid met LoRa Alle begin......volgt de emitter Vrij te kiezen onafhankelijke hystereseniveaus voor comparatorenmet simulaties, spreadsheets en algebra Impedantie-analyzer op basis van een ESP32simpel, weinig onderdelen en goedkoop! Oost West Lab Bestzelfbouw moet gestimuleerd! Het MCCAB Arduino Nano Training Boardalle hardware voor de “Microcontrollers Hands-On Course” Uit het leven gegrepenmodern luddisme Sensor-ABC: de DS18B20 temperatuursensoraansluiting op de 1-Wire bus Gaan Matter en Thread het Smart Home redden?nieuwe standaarden om het slimme huis te vereenvoudigen Een kwestie van samenwerkingontwikkelen met het Thing Plus Matter Board en Simplicity Studio Elektor IIIIinfographicIoT en sensoren Matter, ExpressLink, Rainmaker – waar hebben we het over?vraaggesprek met Amey Inamdar van Espressif De juiste keuze van microcontroller-ontwikkelkitsvoor IoT- en IIoT-toepassingen Condensatoren gedragen zich niet altijd capacitief! Een NTP-klok met CircuitPythonwaarom zou je deze programmeertaal gebruiken? Bouw een cool IoT-display'met de Phambili Newt De doppler-bewegingssensor HB100theorie en praktijk Een gids voor puristisch programmeren (deel 1)voor STM32 en andere controllers Siglent SDM3045X-multimeter Microprocessoren voor embedded systemenvreemde onderdelen Microcontroller-documentatie verklaarddeel 3: blokschema’s en meer Low-power LoRa-weerstationbouw zelf een weerstation met een groot bereik Transverter voor de 70cm-band Klimaat aan ingenieurssnelheid is geboden! Hexadoku

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Der uArm Swift Pro ist ein hochwertiger Roboterarm, der in einer Vielzahl von Anwendungen eingesetzt werden kann. Der uArm Swift Pro wurde für den Einsatz in der Ausbildung entwickelt und optimiert, was bedeutet, dass viele Pakete bereits für Open-Source-Plattformen wie ROS verfügbar sind. Der uArm Swift Pro hat eine Positionswiederholgenauigkeit von 0,2 mm und ist zudem mit einem Schrittmotor und einem 12-Bit-Encoder ausgestattet. Dies sind nur einige Gründe, die den uArm Swift Pro zu einer ausgezeichneten Wahl für den Einsatz in der Ausbildung machen. Ein weiteres großartiges Merkmal ist das 3D Druck-Kit, das den uArm Swift Pro in weniger als 1 Minute in einen 3D Drucker verwandelt. Das uArm unterstützt die folgenden Entwicklungsplattformen/Systeme: UFACTORY SDK Arduino Python ROS GRABCAD OpenMV Smartphone-App Die Smartphone-App für iOS ist bereits im App Store erhältlich und ermöglicht eine einfache Steuerung und Überwachung des Roboterarms. Die App für Android befindet sich in der Entwicklung und wird bald verfügbar sein. An example of the Machine Vision Das folgende GIF zeigt den uArm in Kombination mit der OpenMV Machine Vision Cam M7 und den Gesichtserkennungsanwendungen, die in MicroPython implementiert werden können. Technische Daten Freiheitsgrade: 4 Wiederholbarkeit: Bis zu 0,2 mm Nutzlast: 500 g Arbeitsbereich: 50-320 mm Positioniergeschwindigkeit: 100 m/s Positionsrückmeldung: 12-Bit-Encoder Abmessungen: 150 x 140 x 281 mm Gewicht: 2,2 kg Lieferumfang UFactory uArm Swift Pro Bluetooth & Vakuumgreifer Downloads Datasheet

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Die SQ-Serie der handsfree PCBite-Sonden von Sensepeek ist isoliert, wird mit farbcodierten Kabelhaltern geliefert und hat einen niedrigeren Schwerpunkt, was sie im Vergleich zur ursprünglichen SP-Serie der Sonden noch stabiler macht. Alle beliebten Funktionen der berührungslosen Messung, des austauschbaren Feinraster-Federkugelteststifts und des minimalistischen Designs wurden beibehalten, um herkömmliche Sonden in Standardgröße und Handheld-Sonden überflüssig zu machen. Funktionen Alle berührungslosen Sonden von Sensepeek ermöglichen schnelle Messungen oder lange Trigger-Sitzungen. Kein Löten von Drähten zur Verbindung Ihrer Sonde oder komplizierte Werkzeuge zum Einrichten mehr erforderlich. Positionieren Sie einfach die Sonde auf einem beliebigen Prüfpunkt oder Bauteil im Signalpfad und lassen Sie sie los. Spart Zeit und Frustration bei Entwicklung, Verifizierung und Reparaturen. Das minimalistische Design und die federbelastete Testnadel ermöglichen gleichzeitige Messungen an eng beieinander liegenden Komponenten und benachbarten Signalen. Sowohl die Länge als auch das Gewicht der SQ-Sonden sind perfekt ausbalanciert und können mit den PCBite-PCB-Haltern und der Basisplatte verwendet werden, was für die berührungslose Funktion unerlässlich ist. Der Sondenhalter ist mit einem starken Magneten in der Basis ausgestattet, wie bei allen PCBite-Sonden und -Haltern, was das Platzieren und Neupositionieren der Sonde erleichtert. Die SQ-Serie von Sonden kann auch ohne den Sondenhalter von Hand verwendet werden, da sie über einen isolierten Griff verfügen, ihr volles Potenzial wird jedoch bei der berührungslosen Messung genutzt. Im Lieferumfang enthalten 4x SQ10-Sonden und Pin-Testnadeln (schwarz) 2x Banane-zu-Dupont-Testdrähte (rot/schwarz) 5x Dupont-zu-Dupont-Testdrähte 1x Satz Kabelhalter (4 Farben) 4x zusätzliche Testnadeln Downloads Benutzerhandbuch

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