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Le Milk-V Duo 256M est une plateforme de développement embarquée ultra-compacte basée sur la puce SG2002. Il peut exécuter Linux et RTOS, fournissant ainsi une plate-forme fiable, peu coûteuse et hautes performances pour les professionnels, les ODM industriels, les passionnés d'AIoT, les bricoleurs et les créateurs. Cette carte est une version améliorée de Duo avec une augmentation de mémoire à 256 Mo, destinée aux applications exigeant des capacités de mémoire plus importantes. Le SG2002 élève la puissance de calcul à 1,0 TOPS @ INT8. Il permet une commutation transparente entre les architectures RISC-V/ARM et prend en charge le fonctionnement simultané de deux systèmes. De plus, il comprend une gamme d'interfaces GPIO riches telles que SPI, UART, adaptées à un large éventail de développements matériels dans la surveillance intelligente de pointe, notamment des caméras TIP, des judas intelligents, des sonnettes visuelles, et bien plus encore. SG2002 est une puce hautes performances à faible consommation conçue pour divers domaines de produits tels que les caméras IP de surveillance intelligente de pointe, les serrures de porte intelligentes, les sonnettes visuelles et l'intelligence domestique. Il intègre la compression et le décodage vidéo H.264, l'encodage de compression vidéo H.265 et les capacités du FAI. Il prend en charge plusieurs algorithmes d'amélioration et de correction d'image tels que la large plage dynamique HDR, la réduction du bruit 3D, le désembuage et la correction de la distorsion de l'objectif, offrant aux clients une qualité d'image vidéo de qualité professionnelle. La puce intègre également un TPU auto-développé, offrant une puissance de calcul de 1,0 TOPS pour des opérations sur des nombres entiers de 8 bits. Le moteur de planification TPU spécialement conçu fournit efficacement un flux de données à large bande passante pour tous les cœurs de l'unité de traitement tensoriel. De plus, il offre aux utilisateurs un puissant compilateur de modèles d’apprentissage en profondeur et un kit de développement de SDK logiciels. Les principaux frameworks d'apprentissage profond tels que Caffe et Tensorflow peuvent être facilement portés sur sa plate-forme. En outre, il inclut le démarrage de sécurité, les mises à jour sécurisées et le cryptage, fournissant une série de solutions de sécurité allant du développement à la production de masse jusqu'aux applications de produits. La puce intègre un sous-système MCU 8 bits, remplaçant le MCU externe typique pour atteindre les objectifs d'économie de coûts et d'efficacité énergétique. Spécifications SoC SG2002 RISC-V CPU C906 @ 1 Ghz + C906 @ 700 MHz Arm CPU 1x Cortex-A53 @ 1 GHz MCU 8051 @ 6 Ko SRAM Mémoire 256 Mo de DRAM SIP TPU 1.0 TOPS @ INT8 Stockage 1x Connecteur microSD ou 1x SD NAND intégré USB 1x USB-C pour l'alimentation et les données, USB Pads disponibles CSI 1x Connecteur FPC 16P (MIPI CSI 2 voies) Prise en charge des capteurs 5 M @ 30 ips Ethernet Ethernet 100 Mbit/s avec PHY Audio Via des pads GPIO GPIO Jusqu'à 26x pads GPIO Puissance 5 V/1 A Support du système d'exploitation Linux, RTOS Dimensions 21 x 51 mm Téléchargements Documentation GitHub

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With the availability of free and open source C/C++ compilers today, you might wonder why someone would be interested in assembler language. What is so compelling about the RISC-V Instruction Set Architecture (ISA)? How does RISC-V differ from existing architectures? And most importantly, how do we gain experience with the RISC-V without a major investment? Is there affordable hardware available? The availability of the Espressif ESP32-C3 chip provides a way to get hands-on experience with RISC-V. The open sourced QEMU emulator adds a 64-bit experience in RISC-V under Linux. These are just two ways for the student and enthusiast alike to explore RISC-V in this book. The projects in this book are boiled down to the barest essentials to keep the assembly language concepts clear and simple. In this manner you will have “aha!” moments rather than puzzling about something difficult. The focus in this book is about learning how to write RISC-V assembly language code without getting bogged down. As you work your way through this tutorial, you’ll build up small demonstration programs to be run and tested. Often the result is some simple printed messages to prove a concept. Once you’ve mastered these basic concepts, you will be well equipped to apply assembly language in larger projects.

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L'unPhone est une plateforme de développement IoT open-source alimentée par le microcontrôleur ESP32S3. Il dispose d'une connectivité LoRa, Wi-Fi et Bluetooth intégrée, d'un écran tactile et d'une batterie LiPo, offrant une solution robuste et polyvalente pour le développement IoT. Sa compatibilité avec le standard FeatherWing d'Adafruit permet une expansion facile, ce qui en fait un choix idéal pour les éducateurs, les makers et les développeurs à la recherche d'une plateforme flexible et conviviale. Caractéristiques Microcontrôleur ESP32S3 (avec 8 Mo de mémoire Flash et 8 Mo de PSRAM) Communication radio sans licence LoRaWAN (plus l'excellente prise en charge Wi-Fi et Bluetooth de l'ESP32) Écran tactile capacitif LCD de 3,5 pouces (320 x 480) pour un débogage et une création d'interface utilisateur faciles LED IR pour éteindre subrepticement le téléviseur du café Batterie LiPo de 1200 mAh avec chargement USB-C Moteur de vibration pour les notifications Boussole/Accéléromètre Un boîtier robuste Emplacement pour carte SD Boutons d'alimentation et de réinitialisation Programmable en C++ ou CircuitPython Carte d'extension prenant en charge deux sockets Featherwing et une zone de prototypage Micrologiciel Open Source compatible avec l'IDE Arduino, PlatformIO et le framework de développement IDF d'Espressif Inclus unPhone (assemblé) Carte d'extension Câble FPC (pour relier la carte d'extension à unPhone) Supports autocollants pour la carte d'extension Exemples de code C++ library Kick the tyres on everything in the box The main LVGL demo CircuitPython Support forum Textbook (especially chapter 11)

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La plupart des gens sont de plus en plus confrontés aux applications de l’intelligence artificielle (IA). Les classements de musique ou de vidéo, les systèmes de navigation, les conseils d'achat, etc. reposent sur des méthodes qui peuvent être attribuées à ce domaine. Le terme intelligence artificielle a été inventé en 1956 lors d’une conférence internationale connue sous le nom de Dartmouth Summer Research Project. Une approche fondamentale consistait à modéliser le fonctionnement du cerveau humain et à construire des systèmes informatiques avancés sur cette base. Bientôt, le fonctionnement de l’esprit humain devrait être clair. Le transférer sur une machine n’était considéré qu’une petite étape. Cette notion s'est avérée un peu trop optimiste. Néanmoins, les progrès de l’IA moderne, ou plutôt de sa sous-spécialité appelée Machine Learning (ML), ne peuvent plus être niés. Dans ce livre, plusieurs systèmes différents seront utilisés pour connaître plus en détail les méthodes d’apprentissage automatique. En plus du PC, le Raspberry Pi et le Maixduino démontreront leurs capacités dans les différents projets. Outre des applications telles que la reconnaissance d'objets et de visages, des systèmes pratiques tels que des détecteurs de bouteilles, des compteurs de personnes ou un « œil qui parle » seront également créés. Ce dernier est capable de décrire acoustiquement des objets ou des visages détectés automatiquement. Par exemple, si un véhicule se trouve dans le champ de vision de la caméra connectée, l'information « Je vois une voiture ! est émis via une parole générée électroniquement. De tels appareils sont des exemples très intéressants de la manière dont, par exemple, les personnes aveugles ou gravement malvoyantes peuvent également bénéficier des systèmes d’IA.

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Acquisition de données : Cartographiez l'environnement autour du porteur à l'aide des capteurs intégrés de température, d'humidité et de pression et collectez des données sur les mouvements à l'aide de l'IMU 6 axes et les capteurs de lumière, de gestes et de proximité. Ajoutez facilement d'autres capteurs externes pour capturer plus de données provenant de plus de sources via les connecteurs Grove integrés (x3) Stockage de données : Collectez et stockez toutes les données localement sur une carte SD, ou connectez-vous au Cloud Arduino IoT pour la capture, le stockage et la visualisation des données en temps réel. Visualisation de données : Visualisez localement les sorties des capteurs en temps réel sur l'écran couleur OLED intégré et créez des invites visuelles ou sonores à l'aide des LED et du buzzer intégrés. Contrôle total: Commandez directement les appareils électroniques à faible tension à l'aide des relais intégrés et des cinq boutons tactiles, l'écran intégré offrant une interface pratique sur l'appareil pour un contrôle immédiat.

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La carte de développement AVR-IoT WA combine un puissant microcontrôleur AVR ATmega4808, un circuit intégré d'élément sécurisé CryptoAuthentication™ ATECC608A et le contrôleur réseau Wi-Fi ATWINC1510 entièrement certifié, qui fournit le moyen le plus simple et le plus efficace de connecter votre application intégrée à Amazon Web Services ( AWS). La carte comprend également un débogueur intégré et ne nécessite aucun matériel externe pour programmer et déboguer le MCU. Prêt à l'emploi, le MCU est préchargé avec une image de micrologiciel qui vous permet de vous connecter et d'envoyer rapidement des données à la plateforme AWS à l'aide des capteurs de température et de lumière intégrés. Une fois que vous êtes prêt à créer votre propre conception personnalisée, vous pouvez facilement générer du code à l'aide des bibliothèques de logiciels gratuits d'Atmel START ou de MPLAB Code Configurator (MCC). La carte AVR-IoT WA est prise en charge par deux environnements de développement intégrés (IDE) primés – Atmel Studio et Microchip MPLAB X IDE – vous donnant la liberté d'innover avec l'environnement de votre choix. Caractéristiques Microcontrôleur ATmega4808 Quatre LED utilisateur Deux boutons mécaniques Empreinte de l'en-tête mikroBUS Capteur de lumière TEMT6000 Capteur de température MCP9808 Dispositif CryptoAuthentication™ ATECC608A Module Wi-Fi WINC1510 Débogueur intégré Auto-ID pour l'identification de la carte dans Atmel Studio et Microchip MPLAB Une LED verte d'alimentation et d'état de la carte Programmation et débogage Port COM virtuel (CDC) Deux lignes DGI GPIO Alimenté par USB et par batterie Chargeur de batterie Li-Ion/LiPo intégré

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There are many so-called 'Arduino compatible' platforms on the market. The ESP8266 – in the form of the WeMos D1 Mini Pro – is one that really stands out. This device includes WiFi Internet access and the option of a flash file system using up to 16 MB of external flash memory. Furthermore, there are ample in/output pins (though only one analogue input), PWM, I²C, and one-wire. Needless to say, you are easily able to construct many small IoT devices! This book contains the following builds: A colourful smart home accessory refrigerator controller 230 V power monitor door lock monitor and some further spin-off devices. All builds are documented together with relevant background information for further study. For your convenience, there is a small PCB for most of the designs; you can also use a perf board. You don’t need to be an expert but the minimum recommended essentials include basic experience with a PC, software, and hardware, including the ability to surf the Internet and assemble PCBs. And of course: A handle was kept on development costs. All custom software for the IoT devices and PCB layouts are available for free download from at Elektor.com.

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Affordable solutions with the ESP8266 and 3D printing If you are looking for a small yet powerful IoT device, you are likely to come across the ESP8266 and compatible products on the market today. One of these, the Wemos/Lolin D1 Mini Pro board strikes a remarkable balance between cost and performance. A small and very affordable prototype board, the D1 Mini Pro stands out with its WiFi functionality and a 16-Mbytes flash memory for easy creation of a flash file system. In addition, there are sufficient input and output pins (only one analog input though) to support PWM, I²C, and One-Wire systems to mention but a few. The book describes the operation, modding, construction, and programming of home appliances including a colorful smart home accessory, a refrigerator/greenhouse controller, an AC powerline monitor, a door lock monitor, and an IKEA Trådfri controller. As a benefit, all firmware developed for these DIY, "IoT-ized" devices can be updated over-the-air (OTA). For most of the designs in the book, a small printed circuit board (PCB) and an enclosure are presented so readers can have a finished and attractive-looking product. Readers having – or with access to! – a 3D printer can "print" the suggested enclosures at home or in a shop. Some of the constructions benefit from a Raspberry Pi configured as a gateway or cms server. This is also described in detail with all the necessary configuring. You don’t need to be an expert but the prerequisites to successful replication of the projects include basic skills with PC software including the ability to surf the Internet. In terms of hardware, you should be comfortable with soldering and generally assembling the PCBs presented in the book. All custom software written for the IoT devices, the PCB layouts, and 3D print files described in the book are available for free downloading.

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Le SparkFun JetBot AI Kit V2.1 constitue une excellente base pour créer de nouveaux projets d'IA pour toute personne intéressée par l'apprentissage de l'IA et la création d'applications amusantes. Il est facile à installer et à utiliser et est compatible avec de nombreux accessoires populaires. Des didacticiels interactifs vous montrent comment utiliser la puissance de l'IA pour apprendre au SparkFun JetBot à suivre des objets, à éviter les collisions, et bien plus encore. Le Jetson Nano Developer Kit (non inclus dans ce kit) offre des outils utiles tels que la bibliothèque Jetson GPIO Python et convient aux capteurs et périphériques standards ; y compris quelques nouveaux de l’écosystème SparkFun Qwiic. De plus, l'image incluse est livrée avec les fonctionnalités avancées de JetBot ROS (Robot Operating System) et AWS RoboMaker Ready avec AWS IoT Greengrass déjà installé. Le kit JetBot AI de SparkFun est le seul kit sur le marché aujourd'hui qui va au-delà des exemples JetBot standard et pénètre dans le monde de la robotique connectée et intelligente. Le kit comprend tout ce dont vous avez besoin pour démarrer avec JetBot, à l'exception d'un tournevis cruciforme et d'une interface graphique de bureau Ubuntu. Veuillez noter que la possibilité de faire fonctionner plusieurs réseaux de neurones en parallèle n'est possible qu'avec une alimentation complète de 5 V-4 A. Caractéristiques Écosystème SparkFun Qwiic pour la communication I2C L'écosystème peut être étendu avec 4x connecteurs Qwiic Exemples d'applications pour le mouvement de base, la téléopération, l'évitement de collision et le suivi d'objets Version compacte pour optimiser le réseau neuronal NVIDIA existant Caméra FOV 136° pour la vision industrielle Carte MicroSD pré-flaschée Le châssis offre des possibilités d'extension Compris Carte MicroSD de 64 Go - image SparkFun JetBot pré-flashétée : Image de base Nvidia Jetbot avec installé : package de bibliothèque SparkFun Qwiic Python Pilote pour l'adaptateur WiFi Edimax L'herbe verte JetbotROS Caméra grand angle et câble ruban Leopard Imaging 136FOV Adaptateur WiFi EDIMAX Pilote de moteur SparkFun Qwiic SparkFun Micro OLED Breakout (Qwiic) Tout le matériel et l'électronique de prototypage nécessaires pour compléter votre robot entièrement fonctionnel ! Requis Kit de développement NVIDIA Jetson Nano Vous trouverez ici le manuel d'installation fourni par SparkFun !

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La carte Portenta Cat. M1/NB IoT GNSS Shield vous permet d'améliorer les fonctionnalités de connexions de vos applications Portenta H7. Elle utilise un module sans fil Cinterion TX62 de Thales, conçu pour les applications IoT très efficaces et à faible consommation, afin d'offrir une bande passante et des performances optimisées. La Portenta Cat. M1/NB IoT GNSS Shield s'associe à la forte puissance de calcul de la Portenta H7 pour permettre le développement d'applications de localisation de biens et de surveillance à distance dans les environnements industriels, ainsi que dans l'agriculture, les services publics et les villes intelligentes. La carte offre une connectivité cellulaire aux réseaux Cat. M1 et NB-IoT, avec la possibilité d'utiliser la technologie eSIM. Suivez facilement vos objets de valeur dans toute la ville ou dans le monde entier en choisissant votre GPS, GLONASS, Galileo ou BeiDou. Caractéristiques Changez les capacités de connexion sans changer la carte. Ajoutez NB-IoT, CAT. M1 et le positionnement pour n’importe quel produit Portenta. Possibilité de créer un petit routeur multiprotocole (WiFi - BT + NB-IoT/CAT. M1). Réduisez considérablement les besoins en bande passante de communication dans les applications IoT. Module basse consommation. Compatible également avec les cartes MKR. Surveillance à distance Les entreprises industrielles et agricoles peuvent tirer parti du Portenta Cat. M1/NB IoT GNSS Shield pour surveiller à distance des détecteurs de gaz, des capteurs optiques, des systèmes d'alarme pour machines, des pièges à insectes biologiques, etc. Les fournisseurs de technologies, qui proposent des solutions pour les villes intelligentes, peuvent combiner la puissance et la fiabilité de la Portenta H7 avec la carte Portenta Cat. M1/NB IoT GNSS, afin de connecter les données et d'automatiser les actions pour une utilisation réellement optimisée des ressources et une meilleure expérience utilisateur. Surveillance des biens Ajoutez des capacités de surveillance à n'importe quel bien en combinant les performances et les fonctions d'informatique périphérique des cartes de la famille Portenta. La carte Portenta Cat. M1/NB IoT GNSS Shield est idéale pour surveiller les biens de valeur ainsi que les machines et les équipements industriels. Caractéristiques Connectivité Module sans-fil Cinterion TX62; NB-IoT - LTE CAT.M1; 3GPP Rel.14 Protocole compatible LTE Cat. M1/NB1/NB2; Bandes UMTS: 1 / 2 / 3 / 4 / 5 / 8 / 12(17) / 13 / 18 / 19 / 20 / 25 / 26 / 27 / 28 / 66 / 71 / 85; LTE Cat.M1 DL: max. 300 kbps, UL: max. 1.1 Mbps; LTE Cat.NB1 DL: max. 27 kbps, UL: max. 63 kbps; LTE Cat.NB2 DL: max. 124 kbps, UL: max. 158 kbps Service de messagerie(SMS) Mode texte point à point avec terminaison mobile (MT) et origine mobile (MO) ; mode PDU (Protocol Data Unit). Aide à la localisation Compatible GNSS (GPS/BeiDou/Galileo/GLONASS) Autres Accès intégré aux piles TCP/IP IPv4 et IPv6 ; services Internet : Serveur/client TCP, client UDP, DNS, Ping, client HTTP, client FTP, client MQTT Connexion sécurisée avec TLS/DTLS Démarrage sécurisé. Dimensions 66 x 25,4 mm Température de fonctionnement De -40° C à +85° C (de -104° F à 185°F) Téléchargements · Fiche technique · Schémas

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Learn programming for Alexa devices, extend it to smart home devices and control the Raspberry Pi The book is split into two parts: the first part covers creating Alexa skills and the second part, designing Internet of Things and Smart Home devices using a Raspberry Pi. The first chapters describe the process of Alexa communication, opening an Amazon account and creating a skill for free. The operation of an Alexa skill and terminology such as utterances, intents, slots, and conversations are explained. Debugging your code, saving user data between sessions, S3 data storage and Dynamo DB database are discussed. In-skill purchasing, enabling users to buy items for your skill as well as certification and publication is outlined. Creating skills using AWS Lambda and ASK CLI is covered, along with the Visual Studio code editor and local debugging. Also covered is the process of designing skills for visual displays and interactive touch designs using Alexa Presentation Language. The second half of the book starts by creating a Raspberry Pi IoT 'thing' to control a robot from your Alexa device. This covers security issues and methods of sending and receiving MQTT messages between an Alexa device and the Raspberry Pi. Creating a smart home device is described including forming a security profile, linking with Amazon, and writing a Lambda function that gets triggered by an Alexa skill. Device discovery and on/off control is demonstrated. Next, readers discover how to control a smart home Raspberry Pi display from an Alexa skill using Simple Queue Service (SQS) messaging to switch the display on and off or change the color. A node-RED design is discussed from the basic user interface right up to configuring MQTT nodes. MQTT messages sent from a user are displayed on a Raspberry Pi. A chapter discusses sending a proactive notification such as a weather alert from a Raspberry Pi to an Alexa device. The book concludes by explaining how to create Raspberry Pi as a stand-alone Alexa device.

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