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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. L'architecture de processeur open-source RISC-V16 cartes et MCU à connaître un lecteur audio avec égaliseur basé sur un FPGAMixage audio numérique avec un Arduino MKR Vidor 4000 tête laser pour l’horloge de sable basé sur Raspberry Pi PicoDessiner avec la lumière participez au concours STM32 Edge AI système de contrôle environnemental multi-capteurs pour les plantesMesure sans fil de l'approvisionnement en eau et de la luminosité porte automatique contrôlée par l'IA et MaixduinoReconnaissance faciale avec une caméra l’électronique embarquée en 2024L’IA va redéfinir l’industrie Calcul en mémoire basé sur la charge chez EnCharge AI des opérations d'IA avec 10 fois moins d'énergie et des coûts divisés par 20 Une carte pour le développement et l’entraînement des modèles ML d’analyse des vibrations Elektor Mini-WheelieKit robot gyropode (robot autostabilisé) MCUViewerMCUViewer outil de débogage open source multiplateforme isolateur USB 2.0Isolation éléctrique pour les périphériques USB anticipation et actionApplication pratique de la maintenance prédictive SPoE – compatibilité électromagnétiquePaire unique avec Power-over-Ethernet à travers les yeux d'EMC rétro-techCréer un monde nouveau avec la télévision couleur surveillance ECGavec des modules Hexabitz et STM32CubeMonitor la bataille pour l’IA en périphérie HaLow atteint une distance Wifi record de 16 km à 900 MHz première puce embarquée CHERI RISC-V et programme d'accès anticipé la détection des incendies de forêt de troisième génération utilise des liaisons satellites sur le vifDélices et supplices du choix démarrer en électronique......Filtrage et contrôle de la tonalité Kit d'horloge quasi-analogiqueNouvelle version d'un classique d'Elektor une approche modulaire de test des capteursCarte de test de capteurs basée sur l'ESP32-S3 2025 : une odyssée de l'IAL'essor des modèles de fondation et leur impact sur l'accessibilité de l'IA Synthétiseur MIDI autonome Raspberry Pi (1)Préparation d'une plateforme pour des expériences d’IA en périphérie projet 2.0Corrections, mises à jour et courrier des lecteurs Le RISC-V AI, un processeur à tout faire : CPU, GPU, DSP, FPGA paroles de PDG : fraîcheur, silence et finesse programmation Dual-Core avec le Raspberry Pi PicoLe monde de la programmation parallèle

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35 projecten met Raspberry Pi en wireless Arduino Internet of Things (alles aan het internet) is een trend die zich niet meer laat keren. We willen alles in huis met onze mobiel of tablet doen, van Facebook tot TV kijken, van lichten bedienen tot de temperatuur in de gaten houden. In dit boek laten we in 35 leuke en handige projecten zien hoe u op eenvoudige wijze zelf een Internet of Things systeem kunt aanleggen. We gaan in op de hardware (de perfecte combinatie van Raspberry Pi en Arduino) en de software om bediening via internet mogelijk te maken. We maken gebruik van Wi-Fi en radioverbindingen zodat er geen kabels dwars door uw huis hoeven. Wanneer u deze projecten maakt heeft u een compleet Internet of Things systeem waarmee u van alles in uw huis kunt bedienen en bekijken. Bijvoorbeeld of er post in de brievenbus ligt en of de auto in de garage staat. U kunt op vanaf de bank het licht aandoen en het alarm bedienen. Door de heldere uitleg kunt u de projecten eenvoudig aanpassen om bijvoorbeeld uw koffiezetautomaat of tv op afstand aan te zetten. Via de index vindt u gemakkelijk creatieve projecten die als voorbeeld kunnen dienen, zodat u zelfstandig alles met het internet kunt verbinden.

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La plateforme ROS la plus populaire au monde TurtleBot est le robot open source le plus populaire pour l'éducation et la recherche. La nouvelle génération de TurtleBot3 est un petit robot mobile, peu coûteux, entièrement programmable et basé sur ROS. Il est destiné à être utilisé pour l'éducation, la recherche, les loisirs et le prototypage de produits. Coût abordable TurtleBot a été développé pour répondre aux besoins économiques des écoles, des laboratoires et des entreprises. TurtleBot3 est le robot le plus abordable parmi les robots mobiles SLAM équipés d'un capteur de distance laser 360° LDS-01. Norme ROS La marque TurtleBot est gérée par Open Robotics, qui développe et maintient ROS. Aujourd'hui, ROS est devenu la plateforme de référence pour tous les roboticiens du monde. TurtleBot peut être intégré à des composants robotiques existants basés sur ROS, mais TurtleBot3 peut être une plateforme abordable pour ceux qui veulent commencer à apprendre ROS. Extensibilité TurtleBot3 encourage les utilisateurs à personnaliser sa structure mécanique à l'aide d'options alternatives : carte embarquée open source (en tant que carte de contrôle), ordinateur et capteurs. TurtleBot3 Waffle Pi est une plate-forme à deux roues à entraînement différentiel, mais sa structure et sa mécanique peuvent être personnalisées de nombreuses façons : voitures, vélos, remorques, etc. Développez vos idées au-delà de l'imagination avec différents SBC, capteurs et moteurs sur une structure évolutive. Actionneur modulaire pour robot mobile TurtleBot3 est capable d'obtenir des données spatiales précises en utilisant 2 DYNAMIXEL dans les articulations des roues. Les DYNAMIXEL de la série XM peuvent être utilisés selon l'un des 6 modes de fonctionnement (série XL : 4 modes de fonctionnement) : Mode de contrôle de la vitesse pour les roues, mode de contrôle du couple ou mode de contrôle de la position pour les articulations, etc. DYNAMIXEL peut même être utilisé pour fabriquer un manipulateur mobile qui est léger mais qui peut être contrôlé avec précision grâce au contrôle de la vitesse, du couple et de la position. DYNAMIXEL est un composant c?ur qui rend TurtleBot3 parfait. Il est facile à assembler, à entretenir, à remplacer et à reconfigurer. Carte de contrôle ouverte pour ROS La carte de contrôle est open-source au niveau du matériel et du logiciel pour la communication ROS. La carte de contrôle OpenCR1.0 est suffisamment puissante pour contrôler non seulement les capteurs DYNAMIXEL mais aussi les capteurs ROBOTIS qui sont fréquemment utilisés pour des tâches de reconnaissance de base de manière rentable. Différents capteurs tels que les capteurs tactiles, les capteurs infrarouges, les capteurs de couleur et bien d'autres sont disponibles. L'OpenCR1.0 possède un capteur IMU à l'intérieur de la carte afin d'améliorer la précision du contrôle pour d'innombrables applications. La carte dispose d'alimentations de 3,3 V, 5 V et 12 V pour renforcer les gammes d'appareils informatiques disponibles. Source ouverte Le matériel, le micrologiciel et le logiciel de TurtleBot3 sont des logiciels libres, ce qui signifie que les utilisateurs sont invités à télécharger, modifier et partager les codes sources. Tous les composants de TurtleBot3 sont fabriqués en plastique moulé par injection afin de réduire les coûts, mais les données de CAO 3D sont également disponibles pour l'impression 3D. Spécifications Vitesse de translation maximale 0.26 m/s Vitesse de rotation maximale 1.82 rad/s (104.27 deg/s) Charge utile maximale 30 kg Taille (L x L x H) 281 x 306 x 141 mm Poids (+ SBC + batterie + capteurs) 1.8 kg Seuil de montée Max 10 mm Durée d'utilisation prévue 2 h Temps de charge prévu 2 h 30 m SBC (ordinateur à carte unique) Raspberry Pi 4 (2 Go RAM) MCU 32-bit ARM Cortex-M7 with FPU (216 MHz, 462 DMIPS) Contrôleur à distance RC-100B + BT-410 Set (Bluetooth 4, BLE) Actionneur XL430-W210 LDS (capteur de distance laser) 360 Laser Distance Sensor LDS-01 or LDS-02 Caméra Raspberry Pi Camera Module v2.1 IMU Gyroscope 3 axesAccelerometer 3 axes Connecteurs d'alimentation 3.3 V/800 mA5 V/4 A12 V/1 A Connecteurs d'extension GPIO 18 brochesArduino 32 broches Périphériques 3x UART, 1x bus CAN, 1x SPI, 1x I²C, 5x CAN, 4x 5-pin OLLO Ports DYNAMIXEL 3x RS485, 3x TTL Audio Plusieurs séquences programmables LED programmables 4x User LED LED d'état 1x Board status LED1x Arduino LED1x Power LED Boutons et interrupteurs 2x boutton poussoir, 1x bouton Reset, 2x DIPswitch Batterie Lithium polymer 11.1 V 1800 mAh / 19.98 Wh 5C Connexion PC USB Mise à jour du micrologiciel par USB / par JTAG Adaptateur d'alimentation (SMPS) Entrée: 100-240 VCA 50/60 Hz, 1.5 A @maxSortie: 12 VCC, 5 A Téléchargements Programmation de robots ROS GitHub Manuel électronique Communauté  

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Internet des objets (DE) | Livre électronique

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Elektor GREEN and GOLD members can download their digital edition here. Not a member yet? Click here. PIO Programming on the Raspberry Pi PicoNine Instructions, Many Possibilities Breaking AI Out of the BrowserUsing AI CLIs to Code, Compile, and Validate Embedded Projects The Scrutiny DebuggerDebug, Visualize, and Test Embedded C/C++ Code Sigfox Breakout Board (1)A Self-Built Radio BoB Low-Noise Power Supply (2)Construction, Assembly, and Practical Implementation Simple Signal Generator Using the RP2040Analog and Digital Signals for Around €10 Navigating the Future of Smart Homes with Matter and Edge AIAre Matter’s Latest Updates and the Rise of Edge AI Finally Giving Engineers the Tools to Build the Intelligent, Seamless Smart Homes Users Have Been Promised? Differential Pressure SensorsPredictive Maintenance in HVAC-Systems Security by DesignEngineering Fundamentals Limit Failure Embedded Security Is No Longer Optional CRA and PQC Are Rewriting Embedded Security PrioritiesWhy Even Small IoT and Industrial Firms Need an Upgrade Plan embedded world 2026An Interview With Benedikt Weyerer, Executive Director of embedded world Hands on with I3CUsing Hardware from ST and Microchip The BLEnky ProjectRapid Prototyping of Bluetooth Low Energy Applications Pulse Width ModulationFrom a Simple On/Off Thermostat to a Smoothed DC Analog Signal AudiotronicsEar-Pleasing Electronics for DIY Construction From Life’s ExperienceRead The F...ing Manual! ESP32 Audio Transceiver Board (Part 4)Tuning the Clocks - And a Wired Option 2026: An AI OdysseyThe 2025 Vibe-Coding Hangover Symmetrical DC LoadDC Load, Static or Dynamic, and Symmetrical Counting Faces with MaixCAMAn Easy Way to Capture Audience Sizes

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Projects with Arduino Uno & Raspberry Pi with Examples for the MCP2515 CAN Bus Interface Module This book details the use of the Arduino Uno and the Raspberry Pi 4 in practical CAN bus based projects. Using either the Arduino Uno or the Raspberry Pi with off-the-shelf CAN bus interface modules considerably ease developing, debugging, and testing CAN bus based projects. This book is written for students, practicing engineers, enthusiasts, and for everyone else wanting to learn more about the CAN bus and its applications. The book assumes that the reader has some knowledge of basic electronics. Knowledge of the C and Python programming languages and programming the Arduino Uno using its IDE and Raspberry Pi will be useful, especially if the reader intends to develop microcontroller-based projects using the CAN bus. The book should be a useful source of reference material for anyone interested in finding answers to questions such as: What bus systems are available for the automotive industry? What are the principles of the CAN bus? How can I create a physical CAN bus? What types of frames (or data packets) are available in a CAN bus system? How can errors be detected in a CAN bus system and how dependable is a CAN bus system? What types of CAN bus controllers exist? How do I use the MCP2515 CAN bus controller? How do I create 2-node Arduino Uno-based CAN bus projects? How do I create 3-node Arduino Uno-based CAN bus projects? How do I set the acceptance masks and acceptance filters? How do I analyze data on the CAN bus? How do I create 2-node Raspberry Pi-based CAN bus projects? How do I create 3-node Raspberry Pi-based CAN bus projects?

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Elektor GREEN and GOLD members can download their digital edition here. Not a member yet? Click here. CaptureCountAn Object Detector and Counter on the Raspberry Pi 5 Voltage Reference With Arduino Pro MiniLinearize and Calibrate Your Analog Inputs FPGAs for BeginnersThe Path From MCU to FPGA Programming Update: STM32 Wireless Innovation Design Contest 2024 Bluetooth LE With MAUIControl Apps for Android & Co. Port-Expanding Breakout BoardIncrease the Number of I/Os on Your Dev Board AI SpecialistMachine Learning with the Jetson Nano 2024: An AI OdysseyFirst Forays Into TensorFlow 262,144 Ways to Play The Game of LifeA Reader’s Project in Brief From Life’s ExperienceThe Chinese Dragon Get Your (Brushed DC) Motor Running!Sample Projects from the Elektor Motor Control Development Bundle ESP32-RS-232 AdapterA Wireless Link for Classic Test Equipment Starting Out in Electronics……More About Opamps ESP Library Recommendations Piezoelectric DevicesPeculiar Parts, the Series A Smart Object CounterImage Recognition Made Easy with Edge Impulse Resolve Your Trickiest Embedded Development Challenges ESP32 TerminalA Handheld Device with a Touch-Capable Display Getting Started With the Zephyr RTOSAs Powerful as It Is Hard to Master Award-Winning EthicsA Dialog with CTO Alexander Gerfer of Würth Elektronik eiSos on Enabling Innovation and Mindful Behavior Err-lectronicsCorrections, Updates, and Readers’ Letters Infographics: Embedded and AI Square Wave Generation BenchmarksExploring ESP32, Pico, and Other Microcontrollers

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Le kit de test Super Servo Elektor permet le contrôle des servomoteurs et la mesure de leurs signaux. Il permet le test simultané de quatre servomoteurs. Le testeur est fourni en kit. Tous les composants nécessaires à l'assemblage du dispositif sont fournis dans le kit. Une expérience basique de soudure électronique est nécessaire pour réaliser l'assemblage du kit. Le microcontrôleur est préprogrammé. Le testeur Super Servo est doté de deux modes de fonctionnement: Control/Manual et Measure/Inputs : Dans le mode Control/Manual, le Testeur Super Servo délivre à ses sorties , les signaux de contrôle pour quatre servomoteurs, ou pour un contrôleur de vol ou un contrôleur de vitesse ESC (Electronic Speed Controller) pour moteur sans balai (brushless). Les signaux sont contrôlés par quatre potentiomètres. Dans le mode Measure/Inputs le Testeur Super Servo mesure les signaux des servomoteurs reliés à ses entrées. Ces signaux peuvent par exemple provenir d'un ESC, d'un contrôleur de vol, d'un récepteur ou de tout autre dispositif. Les signaux sont également dirigés vers ses sorties afin de contrôler les servomoteurs, l'ESC ou le contrôleur de vol. Les résultats sont visualisés sur l'écran. Spécifications Modes de fonctionnement Control/Manual et Measure/Inputs (Contrôle manuel et mesures) Nombre de canaux 3 Entrées des signaux des servomoteurs 4 Sorties des signaux vers les servomoteurs 4 Alarme Buzzer & LED Affichage Écran OLED de 0,96' (128 x 32 pixels) Tension d'entrée K5 7-12 V CC Tension d'entrée K1 5-7,5 V CC Courant d'entrée 30 mA (9 VDC sur K5, K1 et K2 non reliés) Dimensions 113 x 66 x 25 mm Poids 60 g Inclus Résistances (0,25 W) R1, R3 1 kΩ, 5% R2, R4, R5, R6, R7, R9, R10 10 kΩ, 5% R8 22 Ω, 5% P1, P2, P3, P4 10 kΩ, potentiomètre vertical linéaire/B Condensateurs C1 100 µF 16 V C2 10 µF 25 V C3, C4, C7 100 nF C5, C6 22 pF Semiconducteurs D1 1N5817 D2 LM385Z-2.5 D3 BZX79-C5V1 IC1 7805 IC2 ATmega328P-PU, programmé LED1 LED, 3 mm, rouge T1 2N7000 Divers BUZ1 Buzzer Piezo avec oscillateur K1, K2 Connecteur à 2 rangées de 12 broches à 90° K5 Connecteur jack K4 Connecteur à 1 rangée de 4 broches K3 Connecteur à 2 rangées de 6 broches S1 Interrupteur à glissière 2P2T S2 Interrupteur à glissière 1P2T X1 Quartz, 16 MHz Support DIP 28 broches pour IC2 Circuit imprimé Elektor Afficheur OLED de 0,96', 128 x 32 pixels, interface I²C à 4 broches Liens Elektor Magazine Elektor Labs

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Mehr als 50 Grundlagenprojekte mit MicroPython und dem RP2040-Mikrocontroller Der Raspberry Pi Pico ist eine leistungsstarke Mikrocontroller-Platine, die speziell für das Physical Computing – also hardwarenahe Anwendungen – entwickelt wurde. Der Raspberry Pi Pico kann so programmiert werden, dass er eine einzelne Aufgabe sehr effizient ausführt und ermöglicht so schnelle Steuerungs- und Überwachungsanwendungen in Echtzeit. Der 'Pico', wie wir ihn nennen, basiert auf dem schnellen, effizienten und kostengünstigen Dual-Core ARM Cortex-M0+ RP2040 Mikrocontroller-Chip, der mit bis zu 133 MHz läuft und über 264 KB SRAM und 2 MB Flash-Speicher verfügt. Neben dem großen Speicher hat der Pico noch weitere attraktive Eigenschaften, darunter eine große Anzahl von GPIO-Pins sowie gängige Schnittstellen wie ADC, SPI, I²C, UART und PWM. Als Krönung bietet der Chip schnelle und genaue Timer, eine Hardware-Debug-Schnittstelle und einen internen Temperatursensor. Zur Programmierung lassen sich leicht die gängigen Hochsprachen wie MicroPython oder C/C++ verwenden. Dieses Buch ist eine Einführung in die Verwendung des Pico mit der Programmiersprache MicroPython. In allen Projekten wird die Thonny-Entwicklungsumgebung (IDE) eingesetzt. Über 50 Projekte decken folgende Themen ab: Installation von MicroPython auf dem Raspberry Pi Pico Timer-Interrupts und externe Interrupts Projekte mit Analog-Digital-Wandler (ADC) Verwendung des internen sowie externer Temperatursensoren Datenlogger Projekte zur PWM, UART, I²C-Bus und SPI-Bus Wi-Fi und Bluetooth für die Kommunikation mit Smartphones Projekte mit dem Digital-Analog-Wandler (DAC) Alle in diesem Buch vorgestellten Projekte wurden vollständig getestet und sind funktionsfähig. Es werden keine Programmier- oder Elektronikkenntnisse vorausgesetzt, um sie nachzuvollziehen. Für alle beschriebenen Projekte gibt es kurze Beschreibungen, Blockdiagramme, detaillierte Schaltpläne und vollständige MicroPython-Programmlistings. Die Listings sind auch auf der zum Buch gehörenden Elektor-Webseite zu finden.

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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. PIO programmeren op de Raspberry Pi PicoNegen instructies, veel mogelijkheden AI buiten de browser brengenAI-CLI's gebruiken voor het coderen, compileren en valideren van embedded projecten De Scrutiny DebuggerDebuggen, visualiseren en testen van code in Embedded C/C++ Sigfox breakout board (1)Een zelfgebouwde radio BoB Low-Noise voeding (2)Constructie, montage en praktische implementatie Eenvoudige signaalgenerator met de RP2040Analoge en digitale signalen voor ongeveer €10 De toekomst van slimme huizen verkennen met Matter en Edge AIBieden de nieuwste updates van Matter en de opkomst van Edge AI technici eindelijk de tools om de intelligente, slimme huizen te bouwen die gebruikers zijn beloofd? Differentiële druksensorenVoorspellend onderhoud in HVAC-systemen Security by designTechnische basisprincipes beperken storingen Embedded security is niet langer optioneel CRA en PQC herzien prioriteiten voor embedded securityWaarom zelfs kleine IoT- en industriële bedrijven een upgradeplan nodig hebben embedded world 2026Een interview met Benedikt Weyerer, Executive Director embedded world Praktijkervaring met I3CGebruik van hardware van ST en Microchip Het BLEnky-projectSnelle prototyping voor Bluetooth Low Energy toepassingen Pulsbreedtemodulatievan een eenvoudige aan/uit-thermostaat naar een rimpelloos DC-signaal AudiotronicaOorstrelende elektronica voor zelfbouw Uit het leven gegrepenRead the f...ing manual! ESP32 audio transceiver board (Deel 4)Afstemmen van de kloksignalen en een bekabelde versie 2026: An AI OdysseyDe kater van Vibe-Coding in 2025 Symmetrische DC-belastingStatische of dynamische en symmetrische gelijkstroombelasting Gezichten tellen met MaixCAMEen eenvoudige methode om de omvang van het publiek vast te leggen

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This book is about DC electric motors and their use in Arduino and Raspberry Pi Zero W based projects. The book includes many tested and working projects where each project has the following sub-headings: Title of the project Description of the project Block diagram Circuit diagram Project assembly Complete program listing of the project Full description of the program The projects in the book cover the standard DC motors, stepper motors, servo motors, and mobile robots. The book is aimed at students, hobbyists, and anyone else interested in developing microcontroller based projects using the Arduino Uno or the Raspberry Pi Zero W. One of the nice features of this book is that it gives complete projects for remote control of a mobile robot from a mobile phone, using the Arduino Uno as well as the Raspberry Pi Zero W development boards. These projects are developed using Wi-Fi as well as the Bluetooth connectivity with the mobile phone. Readers should be able to move a robot forward, reverse, turn left, or turn right by sending simple commands from a mobile phone. Full program listings of all the projects as well as the detailed program descriptions are given in the book. Users should be able to use the projects as they are presented, or modify them to suit to their own needs.

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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. Wat is Edge-AI nu eigenlijk?Intelligentie naar het apparaat brengen Maak kennis met Edge Impulse StudioEenvoudig Edge-AI modellen bouwen en implementeren Keyword spotting met Edge ImpulseVerzamelen, trainen en implementeren Slimme apparaten bedienen via spraakbesturing met de Nordic Thingy:53 Sleutelbegrippen voor het begrijpen van Edge AI en Machine Learning Snelcursus: Aan de slag met Edge ImpulseLeer een ML-model te verzamelen, trainen en implementeren met de Arduino Nano 33 BLE Sense Een nieuw hoofdstuk voor ArduinoVan hobbyboard tot Edge computing-krachtpatser Aan de slag met objectdetectie op edge-apparaten Detectie van defecten op printplatenComputer Vision met de Raspberry Pi AI op maat maken voor de kleinste apparaten Optimalisatie van het energieverbruik in batterijgevoede Edge-AI apparaten AI ToasterWanneer Edge-AI en ontbijt samenkomen Thundercomm Rubik Pi 3Raspberry Pi ervaring in combinatie met Edge AI Leiderschap, Embedded ML en de Edge-revolutie Vision language models voor EdgeModel-cascadering voor betere betrouwbaarheid Maak kennis met Edge ImpulseVragen van de Elektor-community Projectupdate #5: Energiemeter op basis van ESP32Edge-AI gebruiken voor herkenning van huishoudelijke verbruikers Bewegingsherkenning met anomalie-detectieEen uitgebreide training Slim ventilatiesysteem: integratie van geluids- en omgevingsgegevensEen machine learning toepassing met dubbele MCU voor geautomatiseerde bediening van ramen en lamellen Spraakbesturing voor oordopjes en headsets Edge-AI: de volgende generatie apparaten mogelijk maken

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