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Ready-to-use devices and self-built Arduino nodes in the 'The Things Network' LoRaWAN has developed excellently as a communication solution in the IoT. The Things Network (TTN) has contributed to this. The Things Network was upgraded to The Things Stack Community Edition (TTS (CE)). The TTN V2 clusters were closed towards the end of 2021. This book shows you the necessary steps to operate LoRaWAN nodes using TTS (CE) and maybe extend the network of gateways with an own gateway. Meanwhile, there are even LoRaWAN gateways suitable for mobile use with which you can connect to the TTN server via your cell phone. The author presents several commercial LoRaWAN nodes and new, low-cost and battery-powered hardware for building autonomous LoRaWAN nodes. Registering LoRaWAN nodes and gateways in the TTS (CE), providing the collected data via MQTT and visualization via Node-RED, Cayenne, Thingspeak, and Datacake enable complex IoT projects and completely new applications at very low cost. This book will enable you to provide and visualize data collected with battery-powered sensors (LoRaWAN nodes) wirelessly on the Internet. You will learn the basics for smart city and IoT applications that enable, for example, the measurement of air quality, water levels, snow depths, the determination of free parking spaces (smart parking), and the intelligent control of street lighting (smart lighting), among others.

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Fertige und selbst aufgebaute Arduino-Knoten im TTN LoRaWAN hat sich als Kommunikationslösung im IoT hervorragend entwickelt. The Things Network (TTN) hat hierzu seinen Beitrag geleistet. Aktuell wird The Things Network auf The Things Stack Community Edition (TTS (CE)) aktualisiert. Die Cluster von TTN V2 werden gegen Ende 2021 geschlossen. Der Autor zeigt Ihnen die notwendigen Schritte, damit Sie in gewohnter Weise LoRaWAN-Knoten mit Hilfe von TTS (CE) betreiben und vielleicht auch das Netz der Gateways durch ein eigenes Gateway erweitern. Mittlerweile gibt es sogar für den mobilen Einsatz geeignete LoRaWAN-Gateways mit denen Sie über Ihr Mobiltelefon Verbindung zum TTN-Server aufbauen können. In diesem Buch werden eine Reihe kommerzieller und Arduino-basierter LoRaWAN-Knoten als auch neue, kostengünstige und für den Batteriebetrieb geeignete Hardware zum Aufbau autonomer LoRaWAN-Knoten vorgestellt. Die Registrierung von LoRaWAN-Knoten und Gateways im TTS (CE) sowie die Bereitstellung der erhobenen Daten über MQTT und die Visualisierung über Node-RED, Cayenne, Thingspeak und Datacake ermöglichen komplexe IoT-Projekte und völlig neue Anwendungen zu sehr geringen Kosten. Das vorliegende Buch versetzt Sie in die Lage, mit batteriebetriebenen Sensoren (LoRaWAN-Knoten) erfasste Daten drahtlos im Internet bereitzustellen und zu visualisieren. Sie lernen die Grundlagen für Smart-City- und IoT-Anwendungen, die beispielsweise die Messung von Luftqualität, Wasserständen, Schneehöhen, das Ermitteln von freien Parkfeldern (Smart Parking) und die intelligente Steuerung der Straßenbeleuchtung (Smart Lighting) u.a.m. ermöglichen.

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LoRaWAN, Sigfox, NB-IoT & LTE-M Compared The Internet of Things depends on a critical question. How do you connect devices that must operate for years on tiny batteries, often miles from the nearest power outlet? This Elektor Technical Brief provides a practical guide to the technologies that have become the backbone of long-range, low-power IoT connectivity. Compiled by the Elektor Content Team, this concise technical brief examines the real engineering tradeoffs behind today’s leading Low-Power Wide-Area Network (LPWAN) technologies: LoRaWAN, Sigfox, NB-IoT, and LTE-M. By referencing a wide range of Elektor articles and other online content, this document explains why link budget, noise, bandwidth, and power consumption ultimately determine system performance. From there, it explores the architectures, strengths, limitations, and deployment realities of each major LPWAN technology, helping you understand not just how they work, but when and why to use them. Whether you’re designing smart meters, industrial sensors, agricultural monitoring systems, asset trackers, or connected infrastructure, this guide provides the insights needed to make informed connectivity decisions. Along the way, you’ll discover: Why LPWAN technologies emerged and where they fit in the IoT landscape The RF fundamentals that drive range, reliability, and battery life Details about LoRaWAN, Sigfox, NB-IoT, and LTE-M Practical comparisons of power, coverage, latency, cost, and deployment models Guidance for selecting the right LPWAN technology for your application Emerging trends shaping the future of long-range IoT connectivity Clear, accessible, and grounded in real engineering practice, this Technical Brief helps you move beyond specifications and marketing claims to understand what matters most. If you’re building connected products that need to survive in the field — not just in the lab — this is the LPWAN guide you’ll want at your side. Elektor helped launch the first wave of electronics makers in 1961. Since then, our global community has grown by hundreds of thousands of active members (comprising professional engineers, makers, and students) and more than 500 contributing experts. Every day, we inspire members to design and earn money with electronics.

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Cette offre groupée contient tout ce dont vous avez besoin pour démarrer immédiatement avec la carte de développement XIAO ESP32-C3. Découvrez les bases de l’ESP32-C3 et réalisez des projets pratiques avec le Wi-Fi, le Bluetooth, des capteurs, des écrans, le PWM, le Deep Sleep et bien plus encore. Livre : Build Smart Projects with the XIAO ESP32-C3 Board La carte XIAO ESP32-C3 associe le format ultracompact de la série XIAO aux nombreuses fonctionnalités de la puce ESP32-C3, notamment le Wi-Fi intégré et le Bluetooth 5.0. Ce livre est un guide complet et pratique qui vous permettra d’exploiter pleinement cette carte de développement à la fois puissante et abordable. L’auteur accompagne le lecteur des notions fondamentales jusqu’à des projets avancés. Après le clignotement et la variation de luminosité des LED, le livre aborde l’ADC et le PWM pour une connexion précise des capteurs et des effets lumineux commandés par PWM, avant de passer à des applications pratiques et concrètes, notamment : Une station météo Wi-Fi avec écran OLED et données météorologiques en ligne en temps réel Un assistant de stationnement à ultrasons avec retour sonore Une sonde de surveillance pour réfrigérateur avec capteurs climatiques et mode Deep Sleep pour plusieurs années d’autonomie sur batterie Un jeu Pong rétro commandé sans contact à l’aide d’un capteur Une application festive basée sur un microphone qui réagit aux applaudissements Et bien plus encore : commande d’éclairage, mesure du temps de réaction, analyse de la fréquence du secteur, mesure de l’humidité du sol, éclairage LED d’ambiance et afficheurs 7 segments Seeed Studio XIAO ESP32C3 Le Seeed Studio XIAO ESP32C3 est équipé d’une puce ESP32-C3 hautement intégrée, basée sur un processeur RISC-V 32 bits doté d’un pipeline à quatre étages et fonctionnant jusqu’à 160 MHz. La carte intègre un SoC ESP32-C3 hautement intégré. La puce dispose d’un sous-système Wi-Fi 2,4 GHz complet prenant en charge le mode Station, le mode SoftAP, le mode SoftAP & Station ainsi que le mode promiscuous pour diverses applications Wi-Fi. Elle fonctionne également avec une très faible consommation d’énergie et prend en charge Bluetooth 5 ainsi que Bluetooth Mesh. Avec 400 KB de SRAM et 4 MB de mémoire Flash, la puce offre suffisamment d’espace pour la programmation et de nombreuses possibilités pour les applications de contrôle IoT. Applications Internet des objets (IoT) Objets connectés portables Surveillance de la santé Éducation Réseaux basse consommation Prototypage rapide Spécifications Processor ESP32-C3 SoC RISC-V single-core 32-bit chip processor with a four-stage pipeline that operates at up to 160 MHz Wireless Complete 2.4GHz Wi-Fi subsystem Bluetooth Low Energy 5.0/ Bluetooth Mesh On-chip Memory 400 KB SRAM & 4 MB Flash Interface 1x UART, 1x I²C, 1x SPI, 11x GPIO (PWM), 4x ADC 1x Reset button, 1x Boot button Power (Typ.) Max 3.3 V Output Current: 500 mA Test Condition: BAT Pin Input @ 3.8 V Source Capability: 3 A Charging current: 380 mA(Fast) / 40 mA(Trickle) Input voltage (VIN): 5 VInput voltage (BAT): 3.7 V Deep Sleep Power Consumption Deep Sleep Mode: 44 μA Wi-Fi Enabled Power Consumption Active Mode: 75 mA Modem-sleep Mode: 25 mA Light-sleep Mode: 4 mA BLE Enabled Power Consumption Modem-sleep Mode: 27 mA Light-sleep Mode: 10 mA Dimensions 21 x 17.8 mm Inclus 1x Seeed Studio XIAO ESP32C3 1x Sntenne 2x Connecteurs à 7 broches Téléchargements Wiki Datasheet Cette offre groupée contient : Buch: Build Smart Projects with the XIAO ESP32-C3 Board (d'une valeur de : 35 €) Board: Seeed Studio XIAO ESP32C3 (d'une valeur de : 10 €)

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Dispositif de communication LoRa haute performance L'Elecrow ThinkNode M5 est un dispositif de communication LoRa compact et portable, conçu pour la messagerie hors réseau, le partage de position et une utilisation en extérieur. Équipé d'un processeur ESP32-S3 et d'une puce LoRa SX1262, il est livré avec le micrologiciel Meshtastic préinstallé et se configure aisément via Bluetooth grâce à l'application officielle Meshtastic. Son module multi-GNSS intégré prend en charge les systèmes GPS, GLONASS, BeiDou et QZSS pour assurer une localisation et un partage de position fiables. Les messages et les informations de l'appareil s'affichent sur un écran e-paper de 1,54 pouce économe en énergie, tandis que la batterie rechargeable intégrée de 1200 mAh permet une utilisation mobile prolongée. Grâce à son antenne LoRa intégrée, son boîtier compact, son horloge temps réel (RTC) et sa compatibilité avec les micrologiciels Meshtastic et MeshCore, le ThinkNode M5 constitue une solution de communication pratique pour la randonnée, le camping, les zones isolées et les situations d'urgence où les réseaux mobiles conventionnels sont indisponibles. Caractéristiques Communication LoRa Positionnement multi-GNSS Batterie rechargeable de 1200 mAh Écran à encre électronique de 1,54 pouce Horloge en temps réel (RTC) intégrée Compatible avec MeshCore Compatible avec Meshtastic Spécifications Processeur principal (ESP32-S3) CPU/SoC Processeur double cœur Xtensa LX7 32 bits, cadencé jusqu'à 240 MHz Mémoire système 512 Ko de SRAM, 8 Mo de PSRAM Stockage 4 Mo de Flash, 384 Ko de ROM Firmware Entièrement compatible avec le firmware Meshtastic ; transmission du signal en mode LoRa EPD (Écran à encre électronique) Taille de l'écran EPD de 1,54 pouce (écran à encre monochrome) Technologie d'affichage E-Ink (encre électronique) Résolution 200 x 200 Contrôleur SSD1681 (via interface SPI ou I²C) Temps de rafraîchissement global 2 s Communication sans fil Bluetooth Bluetooth Low Energy et Bluetooth 5.0 (configuration via smartphone) LoRa Module LoRa SX1262, bande EU 868 MHz (antenne externe) Matériel Interfaces USB-C, RP-SMA Fonctions Localisation GPS (GPS, GLONASS, BeiDou, QZSS), affichage EPD, RTC, USB 2.0, gestion de l'alimentation PMU (batterie au lithium intégrée de 1200 mAh), buzzer, etc. Boutons Commutateur rotatif, bouton de fonction, bouton de changement de page, interrupteur GPS, bouton de réinitialisation Indicateur LED Alimentation, Indication GPS/LoRa Autres Alimentation 5 V/1 A, prise en charge de l'alimentation par USB ou batterie au lithium Consommation électrique Le courant de fonctionnement maximal est d'environ 340 mA (CPU + module LoRa) ; la consommation en mode basse consommation est d'environ 34 µA Température de fonctionnement -10 à 50°C Température de stockage -20 à 60°C Humidité relative 10 à 95% à 40°C (sans condensation) Boîtier Plastique ABS Dimensions 82 x 51,6 x 26,3 mm Poids 81 g Inclus 1x Elecrow ThinkNode M5 1x Antenne LoRa 1x Câble USB-C 1x Manuel Téléchargements Manual

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Plateforme tout-en-un d'apprentissage et de développement en IA pour l'Edge Intelligence Ce kit de démarrage IA basé sur NVIDIA Jetson est une plateforme polyvalente pour l'apprentissage, le développement et l'expérimentation pratique de l'IA en périphérie (Edge AI). Conçu pour être utilisé avec le NVIDIA Jetson Orin Nano, le kit associe un écran IPS de 11,6 pouces, une caméra motorisée (pan-tilt) de 8 mégapixels et un système d'interaction vocale basé sur l'IA. Il comprend 30 modules fonctionnels et 38 cours Python soigneusement élaborés, allant du niveau débutant au niveau avancé. Le contenu pédagogique couvre les fondamentaux de Python, la technologie des capteurs, la vision par IA et la reconnaissance d'images. Grâce à des exercices pratiques étape par étape — allant de la programmation de base aux applications concrètes de vision par ordinateur — ce kit constitue une plateforme idéale pour les étudiants, les makers, les développeurs et toute personne souhaitant explorer l'intelligence artificielle et l'Edge Computing. Remarque : Le NVIDIA Jetson Orin Nano n'est pas inclus. Caractéristiques Conçu pour le NVIDIA Jetson Orin Nano Module d'interaction vocale par IA Caméra 8 MP avec contrôle panoramique et inclinaison Prend en charge le suivi d'objets et de visages Aucune soudure ni câblage complexe requis Écran IPS intégré de 11,6 pouces 30 modules fonctionnels 38 leçons Python étape par étape Interfaces d'extension I²C, UART et GPIO Mallette de transport incluse Spécifications Processeur principal Jetson Orin Nano Nombre de capteurs 30 Conception de la carte de capteurs Carte de capteurs intégrée ; aucune soudure ni câblage complexe requis Écran Écran IPS de 11,6 pouces Résolution de l'écran 1366 x 768 Caméra IMX219 8 MP Interfaces d'extension 2x I²C, 1x UART, 1x IO D13, 1x IO D12 Environnement de programmation Basé sur Python Nombre de tutoriels 38 tutoriels créatifs Public cible Étudiants, enseignants, passionnés de matériel informatique Scénarios d'application Idéal pour apprendre la programmation d'IA et les bases de la Jetson Orin Nano Dimensions 300 x 200 x 100 mm Liste des modules Module Quantité Capteur de température et d'humidité 1 pièce Bouton-poussoir 4 pièces Capteur de distance à ultrasons 1 pièce Capteur de luminosité 1 pièce Potentiomètre linéaire 1 pièce Buzzer 1 pièce Écran LCD 1 pièce Télécommande infrarouge 1 pièce Relais 1 pièce Module NFC 1 pièce Capteur de mouvement PIR 1 pièce Joystick 1 pièce Afficheur 4 chiffres 1 pièce LED 1 pièce Microphone 1 pièce Haut-parleur 1 paire Moteur vibrant 1 pièce Capteur tactile 1 pièce Matrice RVB 8x8 1 pièce Capteur de pression atmosphérique 1 pièce Capteur d'inclinaison 1 pièce Moteur pas à pas 1 pièce Accéléromètre et gyroscope 1 pièce Capteur de gaz (MQ2) 1 pièce Capteur à effet Hall 1 pièce Encodeur rotatif 1 pièce Commutateur photoélectrique en U 1 pièce Thermistance NTC 1 pièce Servomoteur 2 pièces Caméra monoculaire 1 pièce Inclus 1x Elecrow Kit de démarrage AI pour Jetson Orin Nano 1x Télécommande infrarouge 1x Carte NFC 1x Carte SD 128 Go 1x Câble GPIO 40 broches 2x Câble FPC 22 broches 2x Câble FPC 24 broches 1x Carte adaptateur Jetson DP et USB Non inclus NVIDIA Jetson Orin Nano Téléchargements Manual Wiki OpenClaw Install and Config Guide

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De Elektor LoRa Nodeveelzijdige 868MHz-afstandsbediening met status-feedback, een groot bereik en een STM32 Interactiefcorrecties & updates || vragen & antwoorden Analoge elektronica ontwerpencase-study #1 – deel 2: de voorversterker voor de MEMS-microfoon My IoT-button: de knop voor het netdeel 1: IoT-architectuur BASIC voor ESP32/ESP8266programmeren met Annex WiFi RDS ESP32-deurbel via Telegram“de postbode belt maar één keer” Wie het kleine niet eert Beginnen met LoRaWANmet Blue Pill, LoRa-breakout-board en The Things Network “Een voorvechter van Open Internet”vraaggesprek met Wienke Giezeman, initiatiefnemer van The Things Network Meadow F7een board voor .NET-ontwikkelaars Multitasking met de ESP32 (2)taakprioriteiten Met de vos in het IoT (3)eerste stappen op het net Raspberry Pi Bash-commando cheat sheet De meest succesvolle start-up aanjager?HighTechXL, Eindhoven, Nederland Review: RPi-HAT Enviro+meet milieudata met Raspberry Pi en de Enviro+ HAT Uit het leven gegrepenonderdelen bestellen in Oekraïne en Rusland Review: Andonstar AD407beter dan zijn voorganger? Oost West Lab Besteen blik in het allerheiligste, waar onbevoegden geen toegang hebben... Optische probe voor de oscilloscoopmeet helderheidsvariaties van verlichtingssystemen Het TABULA-project: een updatetangibles met gebruikersfeedback Hoe... de maximale kortsluitstroom berekenenen de juiste zekeringautomaat te kiezen TMS1000-serie microcontrollersvreemde onderdelen Alle begin......hoeft niet zo moeilijk te zijn Developer’s Zonetips & trucs, vakkunstigheden en andere nuttige informatie Leidingen opsporenover het zoeken en vinden van onzichtbare en onderbroken leidingen Review: Joy-IT DMSO2D72 portable 3-in-1 oscilloscoop Doe-het-zelf PC voor het elektronicalabtips voor componentenkeuze en bouw De Elektuur 'Intelekt' schaakcomputer (1981)Tiny Chess-86 geport naar de Intel 8088 PCB-kunstverlegt de grenzen van industriële productie Hexadoku

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Design IoT Projects with Raspberry Pi, Arduino and ESP32 The Internet of Things (IoT) is becoming a major application area for embedded systems. As a result, more and more people are becoming interested in learning about embedded design and programming. Technical colleges and universities are moving away from legacy 8 and 16-bit microcontrollers and are introducing 32-bit embedded microcontrollers to their curriculums. Many IoT applications demand precision, high processing power, and low power consumption. Produced by IBM, Node-RED is an open-source visual editor for wiring the Internet of Things. Node-RED comes with a large number of nodes to handle a multitude of tasks. The required nodes are selected and joined together to perform a particular task. Node-RED is based on flow type programming where nodes are configured and joined together to form an application program. There are nodes for performing complex tasks, including web access, Twitter, E-mail, HTTP, Bluetooth, MQTT, controlling GPIO ports, etc. One particularly nice aspect of Node-RED is that the programmer does not need to learn how to write complex programs. For example, an email can be sent by simply joining nodes together and writing only a few lines of code. The aim of this book is to teach how Node-RED can be used in projects. The main hardware platform used with most of the projects in this book is Raspberry Pi 4. Chapters are included to show how Node-RED can be also be used with Arduino Uno, ESP32 DevKitC, and the ESP8266 NodeMCU microcontroller development boards.

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Cette offre groupée comprend l'Arduino UNO Q (2 Go) et le livre « Arduino UNO Q and AI ». L'Arduino UNO Q est la première carte UNO dotée d'une architecture hybride à double cœur, combinant un puissant processeur Linux et un microcontrôleur temps réel, ce qui permet d'allier puissance de calcul avancée et contrôle précis sur une seule et même carte. Équipée d’un MPU Qualcomm Dragonwing QRB2210 fonctionnant sous Debian Linux et d’un microcontrôleur STM32U585 pour les tâches en temps réel, l’UNO Q est conçue pour les applications de nouvelle génération. De l’Edge Computing et l’IA à la robotique et l’automatisation, elle offre des performances élevées sans sacrifier la facilité d’utilisation. Il suffit de connecter vos périphériques pour commencer – aucun matériel supplémentaire n'est nécessaire. Caractéristiques Architecture double cœur : MPU Linux + MCU temps réel Qualcomm Dragonwing QRB2210 avec prise en charge de Debian Linux Microcontrôleur STM32U585 pour le contrôle déterministe Exécute les sketches Arduino via le système d'exploitation Zephyr Idéal pour l'IA, l'IoT, la robotique et les projets industriels Spécifications Microprocesseur (MPU) Qualcomm Dragonwing QRB2210 :Quad-core Arm Cortex-A53 à 2,0 GHzAccélérateur graphique 3D Adreno GPU2× ISP (13 MP + 13 MP ou 25 MP) à 30 fps Microcontrôleur (MCU) STM32U585Arm Cortex-M33 jusqu'à 160 MHz2 Mo de mémoire flash786 Ko de SRAM RAM 2 Go LPDDR4 Alimentation Connecteur USB-C : 5 V max à 3 ATension d'entrée (VIN) : 7-24 V Mémoire 16 Go eMMC USB 1 port USB-C avec commutation hôte/périphérique, interrupteur d'alimentation et sortie vidéo Connectivité Wi-Fi 5 (2,4/5 GHz) avec antenne intégréeBluetooth 5.1 avec antenne intégrée Antenne Interfaces I²C/I³CSPIPWMCANUARTPSSIGPIOJTAGADC Vidéo Sortie vidéo via USB-CBroches MIPI DSI sur connecteur JMEDIA Supplémentaire 4× LED RVB contrôlables par l'utilisateur8× 13 Matrice de LED bleues1× connecteur Qwiic (3,3 V, I²C)1× bouton-poussoir utilisateurJCTL : Débogage à distance du microprocesseur Connecteur Audio Entrée microphone / Sortie casque / Sortie ligne sur JMISC Système d'exploitation MPU Linux Debian avec support amont Système d'exploitation temps réel Arduino Core sur Zephyr OS Conteneurisation Prise en charge de Docker et Docker Compose Systèmes d'exploitation compatibles avec Arduino App Lab Windows : Windows 10 ou version ultérieure (64 bits)macOS : macOS 11 ou version ultérieure (64 bits)Linux : Ubuntu 22.04 ou version ultérieure et Debian Trixie (64 bits) Dimensions 68,85 × 53,34 mm (format UNO) Téléchargements Datasheet User Manual Pinout Schematics Livre : Arduino UNO Q and AI – Learn to Build Intelligent Embedded Systems Développez des systèmes embarqués plus intelligents avec l’Arduino UNO Q. Ce livre vous fournit les outils, les connaissances et la confiance nécessaires pour transformer vos idées en solutions intelligentes et fonctionnelles grâce à la plateforme Arduino UNO Q. Découvrez comment créer des systèmes embarqués intelligents avec l’Arduino UNO Q et l’IA. Exploitez tout le potentiel de l’Arduino UNO Q, une plateforme de nouvelle génération qui associe la puissance temps réel du microcontrôleur STM32U585 à la flexibilité du microprocesseur Qualcomm Dragonwing QRB2210. Apprenez à prototyper rapidement des applications concrètes en utilisant l’Arduino IDE pour le contrôle embarqué bas niveau et Python dans Arduino App Lab pour le développement haut niveau. Gagnez en assurance grâce à des projets pratiques qui vous guident pas à pas, des fonctionnalités de base de la carte jusqu’à des systèmes entièrement opérationnels. Explorez des exemples prêts à l’emploi basés sur l’IA dans Arduino App Lab et découvrez comment ils peuvent accélérer votre développement et réduire le délai de mise sur le marché. Entrez dans le monde de l’Edge AI avec une introduction claire et pratique à Edge Impulse Studio – aucune expérience préalable en IA n’est requise. Suivez un workflow complet et concret pour créer une application d’IA de reconnaissance de mots-clés, couvrant la collecte de données, l’entraînement du modèle, l’optimisation et l’inférence embarquée avec Edge Impulse Studio. Faites le lien entre systèmes embarqués et apprentissage automatique et apprenez à intégrer l’intelligence directement dans votre matériel. Idéal pour les ingénieurs en systèmes embarqués, les enseignants, les étudiants et les makers souhaitant rester à la pointe du développement de produits basés sur l’IA. Cette offre groupée contient : Arduino UNO Q (2 Go) (d'une valeur de 50 €) Livre : Arduino UNO Q and AI (d'une valeur de 35 €)

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Your First Steps with an ESP32-C3 and the IoTA Wi-Fi Button and Relay IoT Cloud a la Arduino Dual Geiger-Müller Tube Arduino ShieldA High Sensitivity, Very Low-Power Radiation Sensor CO2 GuardA DIY Approach to Monitoring Air Quality MonkMakes Air Quality Kit for Raspberry PiMeasures Temperature and eCO2 Starting Out in ElectronicsWelcome to the Diode Tips & Tricks for Testing ComponentsNo Expensive Equipment Required Reducing the Power Consumption of Your Mole RepellerAn ATtiny13 Replaces a 555 Light Switch DeLuxA Solution for High-Precision Light-Controlled Switching The Challenges in Bringing IoT Solutions to MarketWorries Around Security, Scalability, and Competition Infographics 5-6/2022 Preferably Wired After AllTips for Developing a 1 Gbit/s Interface in an Industrial Environment Bringing Real-Time Object Detection to MCUs with Edge Impulse FOMO Traveling-Wave TubesPeculiar Parts, the Series Narrowband Internet of ThingsStandards, Coverage, Agreements, and Modules Dragino LPS8 Indoor GatewaySpeedy LoRaWAN Gateway Setup Explore ATtiny Microcontrollers Using C and Assembly LanguageSample Chapter: ATtiny I/O Ports Err-lectronicsCorrections, Updates and Readers’ Letters LoRa GPS Tracker UpdateReceive and Show Location Using a Raspberry Pi Circuit Simulation with TINA Design Suite & TINACloudSample Chapter: Sinusoidal Oscillators From Life’s ExperienceAssembly Line Work The WinUI Graphics Framework for Windows AppsA Small Demo Application GUIs with PythonWorst GUI of the world Off-Grid Solar SystemsElectrical Energy Independent of the Mains Grid The 10-Year SmartphoneRenew Your Expectations HexadokuThe Original Elektorized Sudoku

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