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Program and Build Raspberry Pi 5 Based Ham Station Utilities with the RTL-SDR The RTL-SDR devices (V3 and V4) have gained popularity among radio amateurs because of their very low cost and rich features. A basic system may consist of a USB based RTL-SDR device (dongle) with a suitable antenna, a Raspberry Pi 5 computer, a USB based external audio input-output adapter, and software installed on the Raspberry Pi 5 computer. With such a modest setup, it is possible to receive signals from around 24 MHz to over 1.7 GHz. This book is aimed at amateur radio enthusiasts and electronic engineering students, as well as at anyone interested in learning to use the Raspberry Pi 5 to build electronic projects. The book is suitable for both beginners through experienced readers. Some knowledge of the Python programming language is required to understand and eventually modify the projects given in the book. A block diagram, a circuit diagram, and a complete Python program listing is given for each project, alongside a comprehensive description. The following popular RTL-SDR programs are discussed in detail, aided by step-by-step installation guides for practical use on a Raspberry Pi 5: SimpleFM GQRX SDR++ CubicSDR RTL-SDR Server Dump1090 FLDIGI Quick RTL_433 aldo xcwcp GPredict TWCLOCK CQRLOG klog Morse2Ascii PyQSO Welle.io Ham Clock CHIRP xastir qsstv flrig XyGrib FreeDV Qtel (EchoLink) XDX (DX-Cluster) WSJT-X The application of the Python programming language on the latest Raspberry Pi 5 platform precludes the use of the programs in the book from working on older versions of Raspberry Pi computers.

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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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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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Ready to explore the world around you? By attaching the Sense HAT to your Raspberry Pi, you can quickly and easily develop a variety of creative applications, useful experiments, and exciting games. The Sense HAT contains several helpful environmental sensors: temperature, humidity, pressure, accelerometer, magnetometer, and gyroscope. Additionally, an 8x8 LED matrix is provided with RGB LEDs, which can be used to display multi-color scrolling or fixed information, such as the sensor data. Use the small onboard joystick for games or applications that require user input. In Innovate with Sense HAT for Raspberry Pi, Dr. Dogan Ibrahim explains how to use the Sense HAT in Raspberry Pi Zero W-based projects. Using simple terms, he details how to incorporate the Sense HAT board in interesting visual and sensor-based projects. You can complete all the projects with other Raspberry Pi models without any modifications. Exploring with Sense HAT for Raspberry Pi includes projects featuring external hardware components in addition to the Sense HAT board. You will learn to connect the Sense HAT board to the Raspberry Pi using jumper wires so that some of the GPIO ports are free to be interfaced to external components, such as to buzzers, relays, LEDs, LCDs, motors, and other sensors. The book includes full program listings and detailed project descriptions. Complete circuit diagrams of the projects using external components are given where necessary. All the projects were developed using the latest version of the Python 3 programming language. You can easily download projects from the book’s web page. Let’s start exploring with Sense HAT.

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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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Dieses Bundle enthält das Arduino UNO Q (2 GB) und das Buch "Arduino UNO Q and AI". Das Arduino UNO Q ist das erste UNO-Board mit einer hybriden Dual-Brain-Architektur, die einen leistungsstarken Linux-Prozessor mit einem Echtzeit-Mikrocontroller kombiniert – und so fortschrittliche Rechenleistung und präzise Steuerung auf einem Board vereint. Angetrieben von einer Qualcomm Dragonwing QRB2210 MPU mit Debian Linux und einer STM32U585-MCU für Echtzeitaufgaben ist das UNO Q für Anwendungen der nächsten Generation konzipiert. Von Edge-Computing und KI bis hin zu Robotik und Automatisierung bietet es hohe Leistung, ohne dabei an Benutzerfreundlichkeit einzubüßen. Schließen Sie einfach Ihre Peripheriegeräte an und legen Sie los – es ist keine zusätzliche Hardware erforderlich. Features Dual-Core-Architektur: Linux-MPU + Echtzeit-MCU Qualcomm Dragonwing QRB2210 mit Debian-Linux-Unterstützung STM32U585-Mikrocontroller für deterministische Steuerung Führt Arduino-Sketches über Zephyr OS aus Ideal für KI-, IoT-, Robotik- und Industrieprojekte Technische Daten Mikroprozessor (MPU) Qualcomm Dragonwing QRB2210:Quad-Core Arm Cortex-A53 @ 2,0 GHzAdreno GPU 3D-Grafikbeschleuniger2× ISP (13 MP + 13 MP oder 25 MP) @ 30 fps Mikrocontroller (MCU) STM32U585Arm Cortex-M33 bis zu 160 MHz2 MB Flash-Speicher786 KB SRAM RAM 2 GB LPDDR4 Stromversorgung Über USB-C-Anschluss: max. 5 V bei 3 AEingangsspannung (VIN): 7–24 V Speicher 16 GB eMMC USB 1× USB-C-Anschluss mit Host-/Geräterollenumschaltung, Stromrollenumschaltung und Videoausgang Konnektivität Wi-Fi 5 (2,4/5 GHz) mit integrierter AntenneBluetooth 5.1 mit integrierter Antenne Schnittstellen I²C/I³CSPIPWMCANUARTPSSIGPIOJTAGADC Video Videoausgabe über USB-CMIPI-DSI-Pins am JMEDIA-Header Extra 4× RGB-LEDs (vom Benutzer steuerbar)8× 13 blaue LED-Matrix1× Qwiic-Anschluss (3,3 V, I²C)1× BenutzertasteJCTL: MPU-Ferndebugging Anschluss Audio Mikrofon-Eingang / Kopfhörer-Ausgang / Line-Ausgang am JMISC MPU-Betriebssystem Linux Debian OS mit Upstream-Unterstützung Echtzeit-Betriebssystem Arduino Core auf Zephyr OS Containerisierung Docker- und Docker Compose-Unterstützung Unterstützte Betriebssysteme für Arduino App Lab Windows: Windows 10 oder höher (64-Bit)macOS: macOS 11 oder höher (64-Bit)Linux: Ubuntu 22.04 oder höher und Debian Trixie (64-Bit) Abmessungen 68,85 × 53,34 mm (UNO-Formfaktor) Downloads Datasheet User Manual Pinout Schematics Buch: Arduino UNO Q and AI – Learn to Build Intelligent Embedded Systems Entwickeln Sie intelligentere Embedded-Systeme mit dem Arduino UNO Q. Dieses Buch vermittelt Ihnen die Werkzeuge, das Wissen und das Vertrauen, um Ideen in intelligente, funktionierende Lösungen mit der Arduino UNO Q-Plattform umzusetzen. Entdecken Sie, wie Sie intelligente Embedded-Systeme mit dem Arduino UNO Q und KI realisieren können. Schöpfen Sie das volle Potenzial des Arduino UNO Q aus – einer Next-Generation-Plattform, die die Echtzeit-Leistung des STM32U585-Mikrocontrollers mit der Flexibilität eines Qualcomm Dragonwing QRB2210-Mikroprozessors kombiniert. Lernen Sie, wie Sie reale Anwendungen schnell prototypisieren können – mit der Arduino IDE für Low-Level-Embedded-Steuerung und Python im Arduino App Lab für High-Level-Entwicklung. Gewinnen Sie Sicherheit durch praxisnahe Projekte, die Sie Schritt für Schritt von den grundlegenden Funktionen bis hin zu vollständig funktionsfähigen Systemen führen. Entdecken Sie sofort einsatzbereite, KI-basierte Arduino App Lab-Beispiele und erfahren Sie, wie diese Ihre Entwicklung beschleunigen und die Time-to-Market verkürzen können. Steigen Sie in die Welt der Edge AI ein – mit einer klaren und praxisorientierten Einführung in das Edge Impulse Studio, ganz ohne Vorkenntnisse im Bereich KI. Folgen Sie einem vollständigen, praxisnahen Workflow zur Entwicklung einer Keyword-Spotting-KI-Anwendung – von der Datenerfassung über das Training und die Optimierung bis hin zur On-Device-Inferenz mit dem Edge Impulse Studio. Schließen Sie die Lücke zwischen Embedded-Systemen und Machine Learning und lernen Sie, wie Sie Intelligenz direkt auf Ihre Hardware bringen. Ideal für Embedded-Entwickler, Lehrkräfte, Studierende und Maker, die bei der KI-gestützten Produktentwicklung einen Schritt voraus sein möchten. Dieses Bundle enthält: Arduino UNO Q (2 GB) (Einzelpreis: 50 €) Buch: Arduino UNO Q and AI (Einzelpreis: 35 €)

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En moins de 100 lignes de code par projet avec les cartes Feather Sense et Clue Express d'Adafruit Le langage de programmation Python est apprécié par les pédagogues parce que sa syntaxe le rend facile à comprendre. Il s'est également imposé chez les informaticiens expérimentés. La société Adafruit a développé une version spéciale de Python pour l'embarquer sur les microcontrôleurs à 32 bits : CircuitPython. Ce livre permettra au lecteur de s'initier à la programmation en CircuitPython sur deux cartes : Feather BlueFruit Sense (également appelée Feather nRF52840 Sense) et CLUE nRF52840 Express. Chacune est animée par le SoC nRF52840 de NORDIC avec une architecture à 32 bits. Pour ce voyage dans le monde de la programmation embarquée, l'auteur sort du chemin classique, à savoir un cours complet sur la programmation orientée objet appliquée à ce langage. Il préfère emmener le lecteur directement sur le terrain avec des projets qui mettent en oeuvre les cartes et différents périphériques. Plus d'une quarantaine d'exemples et de montages permettent de découvrir la richesse de CircuitPython. Toutefois l'auteur s'est imposé une limite pour ne pas décourager les novices : le code de chaque projet ne dépasse jamais la centaine de lignes. Pour ce qui est du matériel, là aussi la simplicité domine : aucun programmateur, un simple PC suffit ; aucun soudage grâce au câblage sur platine d'essai. Les cartes d'extension FeatherWing à enficher sur la Feather nRF52840 Sense permettent de démultiplier ses fonctions : matrice de LED, enregistreur de données, écran à encre électronique, écran OLED, écran TFT, commande de moteurs, audio, relais… Toutes les étapes (assemblage des différents composants, installation des bibliothèques requises, programmation, tests…) sont expliquées en détail. Le code des différents exemples et projets est disponible sur Github. Le résultat de chaque projet est même présenté sur de courtes vidéos disponibles sur YouTube. À la fin de sa lecture, le nouveau Pythonien pourra facilement approfondir les notions abordées et donner vie à ses propres projets grâce aux outils qu'il aura essayés. Ce livre s'adresse aux lycéens et étudiants ainsi qu'à toute la communauté des makers. Chaîne YouTube de l'auteur : YouTube (Michaël Bottin)

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All-in-One-Plattform für KI-Lernen und -Entwicklung im Bereich Edge Intelligence Dieses auf dem NVIDIA Jetson Orin Nano basierende KI-Starter-Kit ist eine vielseitige Plattform für Lernen, Entwicklung und praktische Experimente im Bereich Edge AI. Das für den Einsatz mit dem NVIDIA Jetson Orin Nano konzipierte Kit kombiniert ein 11,6-Zoll-IPS-Display, eine schwenk- und neigbare 8-Megapixel-Kamera sowie ein KI-gestütztes Sprachinteraktionssystem. Es umfasst 30 Funktionsmodule und 38 sorgfältig ausgearbeitete Python-Kurse, die vom Anfänger- bis zum Fortgeschrittenenniveau reichen. Die Kursinhalte decken Python-Grundlagen, Sensortechnologie, KI-basierte Bildverarbeitung (AI Vision) und Objekterkennung ab. Dank praktischer Schritt-für-Schritt-Übungen – von der grundlegenden Programmierung bis hin zu praxisnahen Computer-Vision-Anwendungen – bietet dieses Kit eine ideale Plattform für Schüler, Maker, Entwickler und alle, die sich mit künstlicher Intelligenz und Edge Computing beschäftigen möchten. Hinweis: Der NVIDIA Jetson Orin Nano ist nicht im Lieferumfang enthalten. Features Entwickelt für den NVIDIA Jetson Orin Nano KI-Sprachinteraktionsmodul 8-MP-Kamera mit Schwenk-Neige-Steuerung Unterstützt Objekt- und Gesichtserkennung (Tracking) Kein Löten oder aufwendige Verkabelung erforderlich Integriertes 11,6-Zoll-IPS-Display 30 Funktionsmodule 38 Schritt-für-Schritt-Python-Lektionen Erweiterungsschnittstellen für I²C, UART und GPIO Tragetasche im Lieferumfang enthalten Technische Daten Hauptprozessor Jetson Orin Nano Anzahl der Sensoren 30 Design des Sensor-Boards Integriertes Sensor-Board; kein Löten oder aufwendige Verkabelung erforderlich Bildschirm 11,6-Zoll-IPS-Bildschirm Bildschirmauflösung 1366 x 768 Kamera IMX219 8 MP Erweiterungsschnittstellen 2x I²C, 1x UART, 1x IO D13, 1x IO D12 Programmierumgebung Python-basiert Anzahl der Tutorials 38 kreative Tutorials Zielgruppe Schüler, Lehrkräfte, Hardware-Enthusiasten Anwendungsszenarien Ideal zum Erlernen der KI-Programmierung und der Grundlagen des Jetson Orin Nano Abmessungen 300 x 200 x 100 mm Modulliste Modul Anzahl Temperatur- und Feuchtigkeitssensor 1 Stk. Taster 4 Stk. Ultraschall-Abstandssensor 1 Stk. Lichtsensor 1 Stk. Linear-Potentiometer 1 Stk. Summer 1 Stk. LCD 1 Stk. Infrarot-Fernbedienung 1 Stk. Relais 1 Stk. NFC 1 Stk. PIR-Bewegungssensor 1 Stk. Joystick 1 Stk. 4-stelliges Display 1 Stk. LED 1 Stk. Mikrofon 1 Stk. Lautsprecher 1 Paar Vibrationsmotor 1 Stk. Berührungssensor 1 Stk. 8x8-RGB-Matrix 1 Stk. Luftdrucksensor 1 Stk. Neigungsschalter 1 Stk. Schrittmotor 1 Stk. Beschleunigungs- und Gyroskopsensor 1 Stk. Gassensor (MQ2) 1 Stk. Hall-Sensor 1 Stk. Drehgeber (Rotary Encoder) 1 Stk. Gabellichtschranke 1 Stk. NTC 1 Stk. Servo 2 Stk. Monokulare Kamera 1 Stk. Lieferumfang 1x Elecrow AI Starter Kit für Jetson Orin Nano 1x IR-Fernbedienung 1x NFC-Karte 1x 128 GB SD-Karte 1x 40-Pin-GPIO-Kabel 2x 22-Pin-FPC-Kabel 2x 24-Pin-FPC-Kabel 1x Jetson-DP- und USB-Adapterplatine Nicht enthalten NVIDIA Jetson Orin Nano Downloads Manual Wiki OpenClaw Install and Config Guide

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Mit RPi-basierten Tools und Messgeräten Amateurfunkstationen bauen und programmieren Obwohl viele Funkamateure immer noch mit klassischer HF- und Mobilfunkausrüstung arbeiten, ist der Einsatz von Computern und digitalen Techniken mittlerweile sehr beliebt. wür überwä wür wich überwä ich wür wich überwä ich wür wämich überwä ich wür wich überich wür wämich überbich wür wich überwä ich wür wich überbich wür wäm ...ich wür wich überbich wür ich überbich wür ich wür wich überbich wür Für 40 € einen Raspberry Pi-Computer kaufen und schnell jede Amateurfunk-Software auf dem 'RPi' ausführen. Die RTL-SDR-Geräte sind bei Funkamateuren sehr beliebt, weil sie sehr preiswert sind und viele Funktionen bieten. Ein Basissystem kann aus einem USB-basierten RTL-SDR-Dongle mit einer geeigneten Antenne, einem RPi-Computer, einem USB-basierten externen Audio-Eingangs-/Ausgangsadapter und einer auf dem RPi installierten Software bestehen. Mit einer solchen einfachen Einrichtung ist es möglich, Signale von etwa 24 MHz bis über 1,7 GHz zu empfangen. Dieses Buch richtet sich an Funkamateure, die lernen wollen, wie man mit dem Raspberry Pi elektronische Projekte baut. Das Buch eignet sich für die gesamte Bandbreite von Anfängern bis hin zu alten Hasen im Amateurfunk. Die schrittweise Installation des Betriebssystems wird mit vielen Details zu den gängigsten Linux-Befehlen beschrieben. Einige Kenntnisse der Programmiersprache Python sind erforderlich, um die im Buch beschriebenen Projekte zu verstehen und zu bearbeiten. Zu den im Buch entwickelten Beispielprojekten gehören eine Stationsuhr, ein Signalgenerator, der Entwurf eines Transistorverstärkers, der Entwurf eines aktiven Filters, ein Morsezeichen-Übungsgerät, ein Frequenzzähler, ein HF-Meter und vieles mehr. Für jedes Projekt werden das Blockdiagramm, der Schaltplan und der vollständige Python-Quellcode angegeben, einschließlich der vollständigen Beschreibung des Projektes. Neben der umfassenden Behandlung von RTL-SDR für Amateurfunk fasst das Buch auch die Installations- und Gebrauchsanweisungen der folgenden Amateurfunkprogramme zusammen, die Sie auf Ihrem Raspberry Pi ausführen können: TWCLOCK, Klog, Gpredict, FLDIGI, DIRE WOLF, xcwcp, QSSTV, LinPsk, Ham Clock, CHIRP, xastir und CQRLOG.

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This is the second edition of a book aimed at engineers, scientists, and hobbyists who want to interface PCs with hardware projects using graphical user interfaces. Desktop and web-based applications are covered. The programming language used is Python 3, which is one of the most popular languages around: speed of programming being a key feature. The book has been revised and updated with an emphasis on getting the user to produce practical designs with ease – a text editor is all that is required to produce Python programs. Hardware interfacing is achieved using an Arduino Uno as a remote slave. A full description and source code of the communication interface is given in the book. The slave provides digital and analog input and outputs. Multiple Unos can be included in one project with all control code written in Python and running on a PC One project involves a PIC microcontroller with the code provided that can be loaded into the PIC using the Uno. The web applications and server are all implemented in Python, allowing you to access your electronic hardware over the Internet. The Raspberry Pi computer can be used as your web server. An introductory chapter is provided to get you started with using Linux. The book is written for use with Debian or variations including Mint or Ubuntu. All of the programs in the book are freely available, ready to use and experiment with by way of a download from Elektor.

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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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Diese Ausgabe steht allen GOLD- und GREEN-Mitgliedern auf der ElektorMagazine-Website zum Download bereit! Sind Sie noch kein Mitglied? Hier klicken! Raspberry Pi Pico als Spektrum-Analyser FFTs auf preiswerter Hardware-Basis ±40 V linearer Spannungsregler Eine alternative Stromversorgung für die Fortissimo-100-Endstufe ... und andere! Drahtlose MCU-Kommunikation flexibel gemacht EEPROM eröffnet Netzwerk-Perspektiven für drahtlose MCUs 5.000 € zu gewinnen! Machen Sie mit beim STM32 Wireless Innovation Design Contest! 2023: Odyssee in der KI Loslegen mit dem Code-Interpreter von ChatGPT LoRa, ein Schweizer Taschenmesser Teil 1: Das LoRa-Protokoll und seine Vorteile Einstellbare Stromsenke mit integriertem Taktgeber Zum Testen von Netzteilen, Spannungswandlern und Batterien Zwei neue Arduino UNO R4 Boards: Minima und WiFi Logarithmische Potentiometer Sie sind exponentiell! Motortreiber-Breakout-Board Ein BoB für einen 5-A-Treiber für DC-Motoren mit einer Größe von 3×3 mm Aus dem Leben gegriffen Gefährliche Elektronik Ist Mobilfunk die energiesparendste Option für das IoT? LTE-M und NB-IoT: Energieanforderungen in LPWAN-Implementierungen Kabellose Kommunikation in IoT-Systemen mit MKR Modulen von Arduino Kommunikationsstandards des Arduino-Moduls für IoT AC-Verluste in magnetischen Bauteilen Erhalten Sie heiße Induktivitäten! Messungen für eine optimale Cloud-Implementierung Matter-Implementierung: Was braucht es, um Matter-Geräte einzusetzen? Neue 2,4 GHz-Funkeinheiten von Circuit Design Prädestiniert für Fernsteuerung und Überwachung PIC o'Clock – am Puls der Zeit Design eines SDR-Zeitzeichen-Empfängers Sorgfaltspflichtrichtlinie „Weiter so“ ist nicht genug Aller Anfang... Ist gar nicht schwer: Spannungsverstärkung Infraschall-Rekorder mit dem Arduino Pro Mini Ein Beispielprojekt aus dem Elektor-Buch „Arduino & Co.“ Cloud-basierter Energiezähler Mit ESP32-Modul und PZEM-004T-Spannungs-/Stromsensor Eine Anleitung zur Bare-Metal-Programmierung Teil 2: Exaktes Timing, UART und Debugging

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