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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. alimentation de labo à très faible bruit (1)Une source silencieuse pour les circuits sensibles STM32 Edge AI Contest 2025 : les gagnants les batteries aujourd’huiTechnologies et différences entre les batteries au lithium charge électronique réglableCharge CC statique et dynamique convertisseur abaisseur de 48 V à 5 Vune réalisation pratique nœud de capteurs autonome v2.0Partie 2 : validation matérielle et optimisations énergétiques varistancesDrôles de composants, la série compteur graphique de fréquence du réseauSurveillance de la qualité du réseau démarrer en électronique…Touche à sa fin ferrites CMS à charge de courant de crêteplus résistantes aux pics de courant Elektor Live! Expert Day 2025 la récupération d’énergie propulse l’IoT et l’IIoT vers une nouvelle èreLa récupération d’énergie affranchit l’IoT de la dépendance au réseau Fnirsi DPS-150Alimentation portable compacte et convertisseur source d’alimentation USB-C réglableTransformez votre chargeur USB-C en alimentation réglable chargeur simple et testeur de capacitéAvec deux modules économiques « prêts à l’emploi » détecteur de couleurs intelligent avec synthèse vocale et lecture audio basées sur l’IA PbMonitor v2.0Présentation du système de surveillance de batteries mis à jour un ventilateur pour la mini-plaque de refusionDes modifications astucieuses pour des résultats optimisés sur le vifL’excès d’indulgence projet 2.0Corrections, mises à jour et courriel des lecteurs 2026 : une odyssée de l’IAQuand les modèles commencent à orienter le matériel picoampèremètre de précision (2)Assemblage, étalonnage et test alimentation sans fil des appareilsavec technologie inductive conduite autonome basée sur l’IALe Self Driving Challenge 2024 du RDW carte son comme générateur de signauxUn PC utilisé comme émetteur de test DCF77

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La tête laser Elektor transforme l'horloge de sable Elektor dans une horloge qui écrit l'heure sur un film qui brille dans le noir au lieu de sable. En plus d’afficher l’heure, il peut également être utilisé pour créer des dessins éphémères. Le pointeur laser de 5 mW, avec une longueur d'onde de 405 nm, produit des dessins vert vif sur le film qui brille dans le noir. Pour de meilleurs résultats, utilisez le kit dans une pièce faiblement éclairée. Attention : ne regardez jamais directement dans le faisceau laser ! Le kit comprend tous les composants nécessaires, mais la soudure de trois fils est nécessaire. Remarque : Ce kit est également compatible avec l'horloge de sable d'origine basée sur Arduino de 2017. Pour plus de détails, voir Elektor 1-2/2017 et Elektor 1-2/2018.

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Auf 100 Seiten finden Sie interessante und informative Themen zu Röhrentechnik. Unter anderem werden die nachfolgenden Fragen beantwortet: Wie verhalten sich Röhren in Gitarrenverstärkern? Welche Vorstufenröhre ist die richtige? Welchen Einfluss hat die Qualität des Vakuums? Sind Röhrenmikrofone noch immer das Maß aller Dinge? Bauprojekte sind u. a.: Mikrofonvorverstärker in Röhrentechnik Experimentiernetzteil für Röhren Federhall Wah-Wah HiFi-Endstufe für Einsteiger

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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. Het AlertAlfred AI-beveiligingssysteemmet Raspberry Pi 5 en Hailo 8L-module AI in elektronica-ontwikkelingeen update na slechts één jaar AI-algoritmen – een inleidingprompt: welke algoritmen implementeren AI-tools? Single-board computers voor AI-projectenachtergrond en overzicht Van sensordata naar machine learning-modelgebarendetectie met een versnellingsmeter en Edge Impulse Bouw uw eigen lekkend integreer-en-vuur neuronkunstmatige intelligentie zonder software Elektronica ontwerpen met ChatGPTdoet GPT-4o het beter? Breng AI naar de edgemet ESP32-P4 Spraakfuncties verkennen met een Raspberry Pi Zerooverklokken geeft recht van spreken De groeiende rol van Edge-AIeen trend die de toekomst vormgeeft De kracht van Edge-AI ontsluiteneen gesprek met François de Rochebouët van STMicroelectronics Een VHDL-klok gemaakt met ChatGPThoe AI de manier waarop we leren transformeert De werkelijke impact van AISayash Kapoor over ‘Haarlemmer AI-olie’ en meer Het laatste nieuws van BeagleBoardBeagleY-AI, BeagleV-Fire, BeagleMod, BeaglePlay en BeagleConnect Freedom Muggen detecterenmet open datasets en Arduino Nicla Vision AI nu en morgen:gedachten van Espressif, Arduino en SparkFun Tijdlijn kunstmatige intelligentie BeagleY-AIde nieuwste SBC voor AI-toepassingen AI in beeldgedachten uit de Elektor-community Machine vision met OpenMVmaak een frisdrankblik-detector Een gesprek met het digitale breinChatGPT versus Gemini “Skilling Me Softly with This Bot?”mislukt de AI-revolutie op elektronisch gebied door een gebrek aan sociale precisie?

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Inhalt Theorie & Anwendung Thermische Simulation von LED-Systemen LUVLED 100 LEDs LEDs ans Netz Laserstrukturierung von TCOs Ha(l)lo LED Wärmemanagement bei LEDs 3D-Laserscanning mit Linienlaser und Smart Camera Selbstbauprojekte Lichtbögen für die Modelleisenbahn LED-Anwendungen mit Arduino LED-Treiber für Maglite-Taschenlampe

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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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Le Joy-Pi Advanced est un dispositif compact et puissant qui vous permet de concrétiser vos projets rapidement et facilement. Que vous ayez déjà beaucoup d'expérience ou presque aucune, le Joy-Pi Advanced vous permet de libérer votre créativité. Grâce à sa compatibilité avec un large éventail de plates-formes, notamment Raspberry Pi, Raspberry Pi Pico, Arduino Nano, BBC micro:bit et NodeMCU ESP32, vous pouvez facilement et rapidement accéder à votre plate-forme préférée. De plus, le Joy-Pi Advanced propose plus de 30 stations, de leçons et de modules, vous offrant une variété illimitée de façons de mener à bien vos projets. Grâce au centre d'apprentissage auto-développé, vous pouvez non seulement améliorer vos compétences, mais également créer de nouveaux projets. Le centre d'apprentissage propose une multitude d'informations et de tutoriels qui vous guideront pas à pas dans vos projets. Le Joy-Pi Advanced est caractérisé en particulier par ses unités de commutation intelligentes, qui permettent une utilisation étendue des broches disponibles. Au total, trois unités de commutation sont intégrées, chacune équipée de 12 interrupteurs individuels qui offrent un contrôle précis des capteurs et des modules connectés. Ce système résout le problème bien connu de nombre limité de broches qui se produit avec les microcontrôleurs conventionnels. Les unités de commutation vous permettent de faire fonctionner un grand nombre de capteurs et de modules en parallèle en les allumant et en les éteignant individuellement. Cela simule une attribution de broches multiple, vous permettant d'exploiter toute la puissance de vos projets sans compromettre la fonctionnalité. En combinant des cartes adaptatrices innovantes et l'emplacement pour micro:bit, vous pouvez obtenir une compatibilité transparente avec un large éventail de microcontrôleurs tels que Raspberry Pi Pico, NodeMCU ESP32, micro:bit et Arduino Nano. Les cartes adaptatrices spécialement développées sont conçues pour correspondre parfaitement au microcontrôleur respectif. En insérant le microcontrôleur sur la carte adaptatrice appropriée, puis en l'insérant dans l'emplacement pour micro:bit, le Joy-Pi Advanced devient rapidement et facilement compatible avec les différents microcontrôleurs. Cela permet une intégration transparente de votre plate-forme préférée et la possibilité de combiner les forces des différents microcontrôleurs dans vos projets. De cette manière, vous pouvez vous concentrer pleinement sur vos projets créatifs sans vous soucier de la compatibilité des différents microcontrôleurs. Le Joy-Pi Advanced simplifie le processus de développement et vous donne la possibilité de concevoir vos projets de manière flexible et individuelle. Caractéristiques Plateforme de développement hautement intégrée et centre d'apprentissage Combinaison rapide, facile et sans fil de divers capteurs et actionneurs Option d'installation pour Raspberry Pi 4 Compatible avec divers microcontrôleurs Plate-forme d'apprentissage didactique auto-développée pour Raspberry Pi et Windows Spécifications Compatible avec Raspberry Pi 4, Arduino Nano, NodeMCU ESP32, BBC micro:bit, Raspberry Pi Pico Capteurs, actionneurs et composants installés 39 Plateforme d'apprentissage Plus de 40 entrées dans la base de connaissances, 10 projets, 10 tâches d'apprentissage, 14 visions Affichages Affichage 7 segments, affichage 16x2, affichage TFT 1,8", affichage OLED 0,96", matrice RGB 8x8 Capteurs DS18B20, capteur de choc, capteur à effet Hall, baromètre, capteur sonore, gyroscope, capteur PIR, barrière photoélectrique, NTC, capteur de lumière, 6 capteurs tactiles, capteur de couleur, capteur de distance ultrasonique, capteur de température et d'humidité DHT11 Contrôle Joystick, 5 interrupteurs, potentiomètre, codeur rotatif, matrice de boutons 4x4, relais, ventilateur PWM Moteurs Interface de servo, interface de moteur pas à pas, moteur de vibration Modules de mesure et de conversion Convertisseur analogique-numérique, convertisseur de niveau, voltmètre, alimentation en tension variable Autres composants Horloge en temps réel RTC, buzzer, mémoire EEPROM, récepteur infrarouge, plaque d'essai, lecteur RFID Cartes adaptatrices Adaptateur pour NodeMCU ESP32, Arduino Nano et Raspberry Pi Pico, connecteurs de carte pour Raspberry Pi et cartes externes Composants électroniques Télécommande infrarouge, puce RFID, carte RFID, 6 pinces crocodile, lecteur de carte microSD, servo-moteur, moteur pas à pas, carte microSD de 32 Go Composants 40 résistances, 3 LED vertes, 3 LED jaunes, 3 LED rouges, 1 transistor, 5 boutons, 1 potentiomètre, 2 condensateurs Autres accessoires Assortiment de vis, tournevis, sac de rangement pour accessoires, alimentation et câble d'alimentation, support de servo Alimentation Alimentation intégrée : 36 W, 12 V, 3 A Connecteur de boîtier : Fiche pour petit appareil C8 Sorties de tension 12 V, 5 V, 3,3 V, sortie de tension variable (2-11 V) Bus de données et sorties de signal I²C, SPI, convertisseur analogique-numérique Pile (RTC) CR2032 Dimensions 327 x 200 x 52 mm Inclus Raspberry Pi 4 (8 Go de RAM) Téléchargements Joy-Pi website Datasheet Manual

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La série FNIRSI DLA associe une analyse logique USB 3.0 hautes performances à une capture de signaux multicanaux flexible, idéale pour le débogage et l'analyse de circuits numériques et de systèmes embarqués. Cette gamme se décline en deux versions : le DLA-16 Plus, doté de 16 canaux numériques, et le DLA-32 Plus, équipé de 32 canaux numériques. Les deux modèles offrent des fréquences d'échantillonnage allant jusqu'à 1 Géch./s, une mémoire intégrée de 4 Gbits et la prise en charge de plus de 120 décodeurs de protocoles. Grâce aux modes d'acquisition Buffer, Stream et Roll, ils conviennent aussi bien à l'analyse de signaux à haute vitesse qu'à la surveillance à long terme. Optez pour le DLA-16 Plus si vous recherchez des fréquences d'échantillonnage plus élevées lors de l'utilisation de tous les canaux, ou pour le DLA-32 Plus si vous avez besoin d'un nombre de canaux plus important ainsi que de fonctionnalités avancées de déclenchement série et parallèle. Caractéristiques Disponible avec 16 ou 32 canaux d'entrée numérique Fréquence d'échantillonnage jusqu'à 1 Géch./s DLA-16 Plus : jusqu'à 500 Méch./s sur les 16 canaux DLA-32 Plus : jusqu'à 250 Méch./s sur les 32 canaux Mémoire interne de 4 Gbits Interface USB 3.0 haut débit Modes d'acquisition : Buffer, Stream et Roll Prise en charge de plus de 120 décodeurs de protocoles Options de déclenchement avancées 4 sorties PWM avec une plage de fréquence de 1 Hz à 20 MHz Exportation de données aux formats CSV et BIN Spécifications DLA-16 Plus DLA-32 Plus Canaux numériques 16 32 Fréquence d'échantillonnage max. 1 Géch./s Fréquence d'échantillonnage (1 voie) 1 Géch./s Fréquence d'échantillonnage (8 voies) 1 Géch./s Échantillonnage max. Buffer 16 voies à 500 Méch./s 32 voies à 250 Méch./s Échantillonnage max. Stream 16 voies à 125 Méch./s 32 voies à 50 Méch./s Mémoire matérielle 4 Gbit Interface USB 3.0 / USB-C Max. Débit de transfert USB 5 Gbit/s Modes d'acquisition Mémoire tampon / Flux / Défilement Décodeurs de protocoles Plus de 120 Prise en charge de protocoles personnalisés Oui Modes de déclenchement Front montant, front descendant, niveau haut, niveau bas, tout front Déclenchement avancé Déclenchement standard Série et parallèle Étages de déclenchement parallèle – Jusqu'à 16 Sorties PWM 4 Tension de sortie PWM 3,3 V Fréquence PWM 1 Hz – 20 MHz Exportation de données CSV, BIN Dimensions 90 x 81 x 11,5 mm Inclus 1x FNIRSI DLA-16/32 Plus Analyseur logique 4 Jeux de 5 câbles blindés 18x Mini-crochets de test pour CI (version haute configuration) 1x Câble de données USB 3.0 10x Crochets de test pour CI 1x Étui de rangement transparent pour crochets de test 1x Sac de rangement 1x Manual Téléchargement Manual Software for Windows Software for macOS (Apple Silicon) Software for macOS (Intel)

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Learn to use Python productively in real-life scenarios at work and in everyday life If you have mastered the basics of Python and are wanting to explore the language in more depth, this book is for you. By means of concrete examples used in different applications, the book illustrates many aspects of programming (e.g. algorithms, recursion, data structures) and helps problem-solving strategies. Including general ideas and solutions, the specifics of Python and how these can be practically applied are discussed. Python 3 for Science and Engineering Applications includes: practical and goal-oriented learning basic Python techniques modern Python 3.6+ including comprehensions, decorators and generators complete code available online more than 40 exercises, solutions documented online no additional packages or installation required, 100% pure Python Topics cover: identifying large prime numbers and computing Pi writing and understanding recursive functions with memorisation computing in parallel and utilising all system cores processing text data and encrypting messages comprehending backtracking and solving Sudokus analysing and simulating games of chance to develop optimal winning strategies handling genetic code and generating extremely long palindromes Downloads Software

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Zelfbouw versterkers en luidsprekers Deze speciale uitgave staat vol met interessante bouwbeschrijvingen en achtergrondartikelen van internationaal gerenommeerde ontwerpers. Het gaat in alle gevallen om nieuwe, nog niet eerder gepubliceerde artikelen. Inhoudsopgave Buizenversterkers 30 Watt buizenversterker met variabele dempingsfactor 50 Watt super triode versterker 300 Watt buizen eindversterker Digibias: digitaal de ruststroom instellen en bewaken Luidsprekers Paper Hatt - klein maar fijn Origami M en C – compacte actieve subwoofer in twee smaken Meerweg open baffle systemen – basistheorie, ontwerp en meetmethode Moai – hightech uit Scandinavië OB3W – drieweg open-baffle dipool van formaat 1685a – compacte tweeweg vloerstaander ScanSpeak Vertigo – duizelingwekkend mooi driewegsysteem Halfgeleiderversterkers MinimA – minimalistische 120W klasse-B versterker Gebalanceerde voorversterker met actief wisselfilter RelaiXed – gebalanceerde voorversterker met relais

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Datenbankmodelle und -software für Elektronikanwendungen Mit seiner Energieeffizienz und seinem reichen Spektrum an quelloffener Software eignet sich der Einplatinencomputer Raspberry Pi auch für die Speicherung von Daten und deren grafische Aufbereitung lokal oder im World Wide Web (WWW). Dieses Buch stellt verschiedene Datenbankmodelle und diverse Datenbanksoftware vor: SQL: MariaDB, SQLite InfluxDB: Telegraf Grafana MQTT Verschlüsselung mit RPi Apache PHP Node RED Docker Es zeigt darüber hinaus ausgewählte Ansätze, gespeicherte Daten anzuzeigen und zu verwalten. Ein eigener Abschnitt ist sowohl der SSL-Verschlüsselung der Verbindung als auch dem Betrieb von Servern im WWW gewidmet. Das Buch richtet sich an alle, die neugierig sind und gerne die Möglichkeiten des Raspberry Pi ausloten möchten, die einen Einstieg in das Datenmanagement mit Datenbanken suchen, die mit einfachen Mitteln schnell loslegen möchten, die Alternativen aufgezeigt bekommen möchten, die in komprimierter Form Tipps für eigene Entwicklungen suchen, die Freude am eigenen Entwickeln und Realisieren haben. Programmierkenntnisse und -erfahrungen sind für die Installation der Software nicht erforderlich. Jeder einzelne Schritt wird detailliert beschrieben und mit Screenshots visuell unterlegt.

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Stromversorgungen in der Praxis (E-book)

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