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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. accélérer l'innovation IdO cadre photo couleur à encre électronique Wi-Fi tutoriel ESP-Launchpadflashage des micrologiciels en quelques minutes ESP32 et ChatGPTvers un système d'autoprogrammation... Talkie-walkie avec ESP-NOWPas tout à fait Wi-Fi, pas tout à fait Bluetooth non plus... de l'idée au circuit avec l'ESP32-S3construire un prototype avec les puces Espressif innovation des puces AIoTentretien avec Teo Swee-Ann, PDG d'Espressif simuler l'ESP32 avec Wokwile jumeau numérique de votre projet essai de l'ESP32-S3-BOX-3une plateforme de développement AIoT complète bien s?équiper pour mieux travaillerconseils et astuces des ingénieurs d?Espressif l'histoire de l'ESP RainMakerComment nous avons construit « votre » nuage IdO assemblage du kit du Cloc 2.0 d?Elektorun produit Elektor déballé par Espressif le lancement de l'ESP32-P4la nouvelle ère des microcontrôleurs Rust et les systèmes embarquésdeux outils puissants pour le développement qui sont les développeurs de solutions embarquées Rust ?comment Espressif développe le langage Rust embarqué pour l'ESP32 Série de SoC Espressif une API avec les Solutions d'Espressifavec les capacités et les fonctionnalités du protocole ISOBUS la carte VGA ESP32-S3le voyage passionnant de Bitluni dans la conception de produits empreinte acoustique sur ESP32identification de chansons avec le projet open source Olaf arbre de Noël circulaire 2023célébration high-tech des fêtes de fin d'année une vie plus confortable et plus facileun projet amateur basé sur le module ESP8266 Espressif comment construire des applications IoT Sans Expertise Logicielle Avec la plateforme IoTavec la plateforme IoT Blynk et le matériel Espressif concevoir une Interface Graphique sur ESP32 développement IoT rapide et facile avec M5Stack prototypage d'un compteur d'énergie basé sur l'ESP32 un distributeur à valeur ajoutée de solutions IdO et plus encore En détail : entretien avec Arduino sur le Nano ESP32Alessandro Ranellucci et Martino Facchin abordent la collaboration avec Espressif innovation des puces IdOles idées d'Espressif simplifier le développement des microcontrôleurs avec ESP-IDF Privilege Separation un serveur de reconnaissance de la parole open-source......et l'ESP BOX l??il qui réfléchitreconnaissance faciale et plus encore, utilisant l?ESP32-S3-EYE commutateur alimenté par pile bouton, basé sur un ESP32-C2évaluation de la conception et des performances la maison intelligente évolue avec Matterlibérer le potentiel de l'IdO pour les maisons intelligentes l'essor de la maison intelligente connectée

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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. qu’est-ce que l’edge AI ?L’IA, intégrée à l’appareil découvrez Edge Impulse StudioConcevez et déployez facilement des modèles d’IA en périphérie détection de mots-clés avec Edge ImpulseCollecter, entraîner et déployer contrôle d’appareils par commande vocale avec le Nordic Thingy:53 Termes clés pour comprendre l’edge AI et le machine learning cours accéléré : démarrez avec Edge ImpulseApprenez à collecter, entraîner et déployer un modèle ML avec l’Arduino Nano 33 BLE Sense un nouveau chapitre pour ArduinoD’une carte pour amateurs à une plateforme d’edge computing premiers pas avec la détection d’objets sur des appareils edge détection de défauts sur circuits imprimésVision par ordinateur avec Raspberry Pi adapter l’IA aux appareils les plus compacts optimiser l’efficacité énergétique des appareils edge AI alimentés sur batterie grille-pain intelligentL’IA qui reconnaît le toast parfait Thundercomm Rubik Pi 3Raspberry Pi et l’edge AI, enfin réunis Leadership, ML embarqué et révolution de l’IA en périphérie modèles vision-langage en périphérieCascade de modèles pour une meilleure fiabilité découvrez Edge ImpulseQuestions de la communauté Elektor mise à jour du projet n°5 : Compteur d’énergie ESP32Utiliser l’Edge AI pour identifier les charges domestiques reconnaissance de mouvements avec détection d’anomaliesUn tutoriel détaillé système de ventilation intelligent : fusion des données sonores et environnementalesUtilisation d’un microcontrôleur double-cœur et du ML pour l’automatisation des fenêtres et persiennes intégrer la commande vocale aux écouteurs et aux casques l'IA en périphérie : au cœur des appareils de demain

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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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Le téléchargement intégral de ce numéro est disponible pour nos membres GOLD et GREEN sur le site Elektor Magazine ! Pas encore membre ? Cliquez ici. mise à jour du PbMonitor v2.0Surveillance de batterie avec un circuit analogique améliorée mesure de la latence audioUn outil autonome pour évaluer les erreurs et la latence de la transmission audio onde carrée vs. diagramme de BodeVérification des performances d’un appareil audio embedded world 2026 coder intelligemment avec l’IAL’IA dans le développement logiciel pour les électroniciens analyseur audio QA403Une précision accessible pour les professionnels et les amateurs d’audio EasyGimbalAutonomous Camera Tracking with AI, Stepper and Servo Motors carte breakout Sigfox (2)Envoi de messages protection de circuitsContrôle des surtensions avec des diodes TVS tests de batteriesDes approches innovantes à l’aube d’une nouvelle ère diagnostique audiotroniqueUn premier préampli CANopenTermExplorer les réseaux CAN avec un outil open source stabilisation des amplificateurs opérationnelsstabilisation-des-amplificateurs-operationnels projet 2.0Corrections, mises à jour et courrier des lecteurs conditionnement du signalAstuces pour adapter des plages de tension adaptateur TDR pour oscilloscopeLongueur, court-circuit, désadaptation : tester les câbles par réflectométrie ! sur le vifLED It Be oscillateur de haut-parleur et testeur de résonanceUn projet expérimental dédié aux haut-parleurs perspectives de la communauté Elektor sur le test et la mesure carte émetteur-récepteur audio ESP32 (5)Traitement audio et contrôle à distance 2026 : une odyssée de l’IAL’IA a un problème de contexte solutions de stockage par batterie pour installation solaire sur balconPetites batteries, grand impact

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Ce robot multi-axes équilibre parfaitement puissance et taille. Caractéristiques 5 axes Charge utile : 3 kg Portée : 700 mm Répétabilité : 0,1 mm Vitesse maximale 1000 mm/s Applications Entretien des machines Cueillette des bacs Plateforme mobile Automatisation du laboratoire Recherche robotique Des robots collaboratifs durables pour votre automatisation L'entraînement harmonique et les servomoteurs de qualité industrielle garantissent un fonctionnement 24h/24 et 7j/7 sans arrêt. Fabriqué en fibre de carbone, son poids de 15 kg permet un déploiement plus facile. Déploiement flexible avec fonctionnalité sécurisée Enseignement manuel, léger, peu encombrant et facile à redéployer vers plusieurs applications sans modifier votre organisation de production. Parfaitement pour les tâches récurrentes. La détection des collisions est disponible pour tous nos cobots. Votre sécurité est toujours la priorité absolue. Interface graphique pour une programmation conviviale pour les débutants Compatible avec divers systèmes d'exploitation, notamment macOS et Windows. Technologie Web compatible avec tous les principaux navigateurs. Glissez et déposez pour créer votre code en quelques minutes. Un SDK puissant et open source à portée de main Le SDK Python/C++ open source entièrement fonctionnel offre une programmation plus flexible. Les packages ROS/ROS2 sont prêts à l'emploi. Des exemples de codes vous aident à déployer le bras robotique en douceur. Caractéristiques UFactory 850 xArm 5 xArm 6 xArm 7 Charge utile 5 kg 3 kg 5 kg 3,5 kg Atteindre 850mm 700mm 700mm 700mm Degrés de liberté 6 5 6 7 Répétabilité ±0,02 mm ±0,1mm ±0,1mm ±0,1mm Vitesse maximum 1 m/s 1 m/s 1 m/s 1 m/s Poids (bras du robot uniquement) 20 kg 11,2 kg 12,2kg 13,7 kg Vitesse maximum 180°/s 180°/s 180°/s 180°/s Articulation 1 ±360° ±360° ±360° ±360° Articulation 2 -132°～132° -118°～120° -118°～120° -118°～120° Articulation 3 -242°~3,5° -225°~11° -225°~11° ±360° Articulation 4 ±360° -97°~180° ±360° -11°～225° Articulation 5 -124°~124° ±360° -97°~180° ±360° Articulation 6 ±360° ±360° -97°~180° Articulation 7 ±360° Matériel Plage de température ambiante 0-50°C Consommation d'énergie Min 8,4 W, typique 200 W, max 400 W Alimentation d'entrée 24 V CC, 16,5 A Empreinte Ø 126 mm Matériaux Aluminium, fibre de carbone Type de connecteur de base M5x5 Salle blanche de classe ISO 5 Montage de robots N'importe lequel Protocole de communication de l'effecteur final Modbus RTU(rs485) E/S de l'effecteur final 2x DI/2x DO/2x AI/1x RS485 Mode de communication Ethernet Inclus 1x bras robotique xArm 5 1x boîtier de commande AC 1x câble d'alimentation du bras robotique 1x câble adaptateur d'effecteur d'extrémité de bras robotique 1x câble de signal pour bras robotique 1x câble d'alimentation du boîtier de commande 1x câble réseau 1x outil de montage 1x Guide de démarrage rapide

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Elektor GREEN and GOLD members can download their digital edition here. Not a member yet? Click here. Accelerating IoT Innovation A Color E-Ink Wi-Fi Picture Frame ESP-Launchpad TutorialFrom Zero to Flashing in Minutes ESP32 and ChatGPTOn the Way to a Self-Programming System… Walkie-Talkie with ESP-NOWNot Quite Wi-Fi, Not Quite Bluetooth! From Idea to Circuit with the ESP32-S3A Guide to Prototyping with Espressif Chips AIoT Chip InnovationAn Interview With Espressif CEO Teo Swee-Ann Simulate ESP32 with WokwiYour Project’s Virtual Twin Trying Out the ESP32-S3-BOX-3A Comprehensive AIoT Development Platform Electronics Workspace EssentialsInsights and Tips From Espressif Engineers The ESP RainMaker StoryHow We Built “Your” IoT Cloud Assembling the Elektor Cloc 2.0 KitAn Elektor Product Unboxed by Espressif Unleashing the ESP32-P4The Next Era of Microcontrollers Rust + EmbeddedA Development Power Duo Who Are the Rust-Dacious Embedded Developers?How Espressif is Cultivating Embedded Rust for the ESP32 Espressif’s Series of SoCs Building a PLC with Espressif SolutionsWith the Capabilities and Functionality of the ISOBUS Protocol The ESP32-S3 VGA BoardBitluni’s Exciting Journey Into Product Design Acoustic Fingerprinting on ESP32Song Recognition With Open-Source Project Olaf Circular Christmas Tree 2023A High-Tech Way to Celebrate the Holiday Season A Simpler and More Convenient LifeAn Amateur Project Based on the Espressif ESP8266 Module How to Build IoT Apps without Software ExpertiseWith Blynk IoT Platform and Espressif Hardware Building a Smart User Interface on ESP32 Quick & Easy IoT Development with M5Stack Prototyping an ESP32-Based Energy Meter A Value-Added Distributor for IoT and More In-Depth Insights: Interview With Arduino on the Nano ESP32Alessandro Ranellucci and Martino Facchin Discuss Espressif Collaboration Your AIoT Solution ProviderInsights From Espressif Streamlining MCU Development With ESP-IDF Privilege Separation An Open-Source Speech Recognition Server……and the ESP BOX The Thinking EyeFacial Recognition and More Using the ESP32-S3-EYE ESP32-C2-Based Coin Cell SwitchDesign and Performance Evaluation The Smart Home Leaps Forward with MatterUnlocking Smart Home IoT Potential Tech the Future: Where Is Smart Home IoT Headed?

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Les fumées dégagées pendant le processus de soudage peuvent être potentiellement nocives pour la santé. Cet extracteur de fumées de soudage est solidement fixé à la table de travail à l'aide d'un support. Grâce aux 3 axes, l'extracteur de fumées peut être positionné parfaitement, c'est-à-dire directement au-dessus des fumées de soudure montantes. Les fumées de soudure nocives sont extraites par un ventilateur puissant mais silencieux et filtrées par un tapis de filtre à charbon actif. Caractéristiques Élimine les fumées de soudure Absorbe les gaz toxiques et les fumées des opérations de brasage Aide à réduire les risques de maux de tête, d'irritations oculaires et de nausées Angle d'absorption réglable pour un positionnement précis Filtre à charbon actif facilement remplaçable Ventilateur haute performance Faible bruit et longue durée de vie Spécifications Capacité d'absorption : 1 m³/min (max.) Consommation électrique : 23 W Alimentation électrique : 220-240 VCA Quantité de filtre à charbon actif : 7 g Poids maximal d'absorption : 2 g Dimensions : 220 x 270 x 168 mm (L x H x P) Poids : 1,4 kg

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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! CaptureCountEin Objektdetektor und -zähler auf dem Raspberry Pi 5 Spannungsreferenz mit Arduino Pro MiniLinearisieren und kalibrieren Sie analoge Eingänge FPGAs für EinsteigerDer Weg vom Mikrocontroller zur FPGA-Programmierung Update: STM32 Wireless Innovation Design Contest 2024 Bluetooth LE mit MAUISteuer-Apps für Android und Co. Breakout-Board für Port-ErweiterungMehr I/Os für Ihr Entwicklungssystem AI-SpezialistMachine Learning mit dem Jetson Nano 2024: Eine Odyssee in die KIErste Gehversuche mit TensorFlow 262.144 Wege, das Spiel des Lebens zu spielenEin Leserprojekt in Kürze Aus dem Leben gegriffenDer Chinesische Drache Bringen Sie Ihren DC-Bürstenmotor zum Laufen!Beispielprojekte aus dem Motor Control Development Bundle von Elektor ESP32-RS232-AdapterWireless-Anbindung klassischer Messgeräte Aller Anfang......muss nicht schwer sein: Mehr über Operationsverstärker Empfehlungen für ESP-Bibliotheken Piezoelektrische BauelementeBemerkenswerte Bauteile Ein intelligenter ObjektzählerBilderkennung leicht gemacht mit Edge Impulse Meistern Sie die kniffligsten Probleme Ihrer Embedded-Entwicklungen! ESP32-TerminalEin Handheld-Gerät mit Touch-Display Erste Schritte mit dem Zephyr RTOSSehr leistungsfähig, aber schwer zu beherrschen Preisgekrönte EthikEin Gespräch mit CTO Alexander Gerfer von Würth Elektronik eiSos über die Ermöglichung von Innovation und achtsames Verhalten Projekt 2.0Korrekturen, Updates und Leserbriefe

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Les sondes PCBite mains libres de la série SQ de Sensepeek sont isolées, fournies avec des supports de câble à code couleur et ont un point de gravité plus bas, ce qui les rend encore plus stables que les sondes originales de la série SP. Toutes les caractéristiques appréciées de la mesure mains libres, de l'aiguille de test à ressort interchangeable à pas fin et du design minimaliste sont maintenues pour rendre obsolètes les sondes de taille traditionnelle et les sondes à main. Caractéristiques Toutes les sondes mains libres de Sensepeek facilitent les mesures instantanées ou les longues sessions de déclenchement. Plus besoin de souder des fils pour connecter votre sonde ou d'outils compliqués pour l'installer, il suffit de positionner l'aiguille de la sonde sur n'importe quel point de test ou composant sur le trajet du signal et de relâcher. Il suffit de positionner l'aiguille de la sonde sur n'importe quel point de test ou composant sur le trajet du signal et de la relâcher. La conception minimaliste et l'aiguille de test à ressort permettent de mesurer simultanément des composants à pas fin et des signaux proches. La longueur et le poids des sondes SQ sont parfaitement équilibrés pour être utilisés avec les supports de circuits imprimés et la plaque de base inclus, ce qui est indispensable pour la fonction mains libres. Le support de sonde est doté d'un puissant aimant à la base, comme pour toutes les sondes et tous les supports PCBite, ce qui facilite le positionnement et le repositionnement de la sonde. Les sondes de la série SQ peuvent être utilisées à la main sans le porte-sonde car elles ont une poignée isolée, mais leur plein potentiel est utilisé lors des mesures en mode mains libres. Une face de la plaque de base incluse est mate et l'autre est polie miroir. La surface polie miroir permet de voir facilement les composants sur la face inférieure du circuit imprimé. Pour une protection accrue pendant les mesures, le couvercle isolant fourni peut être monté sur l'une des surfaces. Included 4x Supports de circuits imprimés PCBite 1x Jeu de rondelles d'isolation jaunes pour les supports de circuits imprimés 1x Grand support de base (A4) 1x Couvercle d'isolation pour le support de base (A4) 1x Tissu en microfibre 4x Sondes SQ10 et aiguilles de test à pointe (noires) 2x Fils de test banane à dupont (rouge/noir) 5x Fils de test Dupont à Dupont 1x Jeu de porte-câbles (4 couleurs) 4x Aiguilles de test supplémentaires Downloads Guide de l'utilisateur (kit PCBite) Guide de l'utilisateur (sondes SQ10)

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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. qu’est-ce que l’edge AI ?L’IA, intégrée à l’appareil découvrez Edge Impulse StudioConcevez et déployez facilement des modèles d’IA en périphérie détection de mots-clés avec Edge ImpulseCollecter, entraîner et déployer contrôle d’appareils par commande vocale avec le Nordic Thingy:53 Termes clés pour comprendre l’edge AI et le machine learning cours accéléré : démarrez avec Edge ImpulseApprenez à collecter, entraîner et déployer un modèle ML avec l’Arduino Nano 33 BLE Sense un nouveau chapitre pour ArduinoD’une carte pour amateurs à une plateforme d’edge computing premiers pas avec la détection d’objets sur des appareils edge détection de défauts sur circuits imprimésVision par ordinateur avec Raspberry Pi adapter l’IA aux appareils les plus compacts optimiser l’efficacité énergétique des appareils edge AI alimentés sur batterie grille-pain intelligentL’IA qui reconnaît le toast parfait Thundercomm Rubik Pi 3Raspberry Pi et l’edge AI, enfin réunis Leadership, ML embarqué et révolution de l’IA en périphérie modèles vision-langage en périphérieCascade de modèles pour une meilleure fiabilité découvrez Edge ImpulseQuestions de la communauté Elektor mise à jour du projet n°5 : Compteur d’énergie ESP32Utiliser l’Edge AI pour identifier les charges domestiques reconnaissance de mouvements avec détection d’anomaliesUn tutoriel détaillé système de ventilation intelligent : fusion des données sonores et environnementalesUtilisation d’un microcontrôleur double-cœur et du ML pour l’automatisation des fenêtres et persiennes intégrer la commande vocale aux écouteurs et aux casques l'IA en périphérie : au cœur des appareils de demain

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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 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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