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Hinweis zur B-Ware Dieses Produkt ist ein Versandrückläufer, bei dem die Originalverpackung bereits geöffnet wurde. Die Verpackung kann leicht beschädigt sein oder fehlen. Einzelne kleine Zubehörteile wie ein USB-Ladekabel oder optionales Zubehör, das nicht für den grundlegenden Betrieb des Produkts benötigt wird, können fehlen. Das Produkt selbst weist keine oder minimale Gebrauchsspuren auf, wie z.B. leichte Kratzer, Fingerabdrücke oder Putzschlieren. Um eine einwandfreie Funktion zu gewährleisten, wurde das Produkt gründlich geprüft. Der Google Coral USB Accelerator bringt Real-Time Inferenz für Ihren Pi 4 und viele andere Computer. Künstliche Intelligenz / Machine Learning für alle: Google hat mit dem Coral USB Accelerator einen leistungsfähigen Spezialchip (TPU, Tensor Processing Unit) an ein USB 3 Interface angebunden - damit können Tensor Flow Lite Modelle schnell und energiesparend für Inferenz genutzt werden. Ein besonderer Vorteil dieser Lösung: Ihre Daten bleiben lokal. Das hilft bei der Latenz, und natürlich beim Datenschutz. Google nutzt zunehmend künstliche Intelligenz (AI) und maschinelles Lernen (ML) um seine Dienstleistungen zu realisieren. Dazu entwickelte es für seine Rechenzentren spezialisierte Prozessoren namens TPU ("tensor processing unit"), die die Algorithmen mit dem TensorFlow Framework schneller und energiesparender ausführen können. Beispielsweise wird Google Maps durch von Street View aufgenommene Straßenschilder verbessert, die mit Hilfe eines auf TensorFlow basierenden neuronalen Netzes analysiert werden. Der Clou: TensorFlow kann einfach in Python programmiert werden. Google bringt mit der Edge TPU, die das TensorFlow Lite Framework unterstützt, einen USB 3 Stick auf den Markt. Die Edge TPU kann bis zu 4 Billionen Rechenoperationen pro Sekunde mit nur 2 W Verbrauch durchführen. Perfekt in Kombination mit dem Pi 4! Mit Hilfe der Google Coral Edge TPU kann Inferenz beispielsweise mit dem MobileNet v2 Model bis zu 20 x schneller als auf "dem nackten" Pi 4 ausgeführt werden. Es können so real-time Erkennungen in Videostreams mit über 50 fps durchgeführt werden, die mit dem Pi 4 ohne Beschleuniger nicht möglich wären. Dank Python und vielen Beispielen online rund um TensorFlow kann man in das Thema künstliche Intelligenz und Machine Learning mit dem Google Coral USB Accelerator einfach und mit Stil einsteigen.

Hinweis zur B-Ware Dieses Produkt ist ein Versandrückläufer, bei dem die Originalverpackung bereits geöffnet wurde. Die Verpackung kann leicht beschädigt sein oder fehlen. Einzelne kleine Zubehörteile wie ein USB-Ladekabel oder optionales Zubehör, das nicht für den grundlegenden Betrieb des Produkts benötigt wird, können fehlen. Das Produkt selbst weist keine oder minimale Gebrauchsspuren auf, wie z.B. leichte Kratzer, Fingerabdrücke oder Putzschlieren. Um eine einwandfreie Funktion zu gewährleisten, wurde das Produkt gründlich geprüft. Mit einem in der Sonne ablesbaren Always-On-Bilschirm, einer Akkulaufzeit von 4 Wochen, vollständiger Flexibilität und vollständiger Kontrolle über Ihre Daten ist Bangle.js 2 eine erfrischende Abwechslung zu teuren Smartwatches. Sie können neue Apps aus dem Internet installieren oder Ihre eigenen mit JavaScript entwickeln. Alles, was Sie brauchen, ist ein Webbrowser (Chrome, Edge oder Opera) und Sie können Apps hochladen oder Code schreiben, der drahtlos auf Ihrer Uhr läuft! Bangle.js ist wasserdicht und verfügt über Bluetooth Low Energy, GPS, einen Herzfrequenzmesser, Beschleunigungsmesser, Magnetometer, Drucksensor und mehr. Technische Daten IP67 Wasserdicht (nicht zum schwimmen geeignet) Nordic 64MHz nRF52840 ARM Cortex-M4 Prozessor mit Bluetooth LE 256kB RAM, 1MB On-Chip-Flash, 8MB externer Flash 1,3 Zoll 176x176 immer eingeschaltetes 3-Bit-Farb-LCD-Display (LPM013M126) mit Hintergrundbeleuchtung Voller Touchscreen (Glas mit 6H Härte) GPS/Glonass-Empfänger Herzfrequenzmesser 3-Achsen-Beschleunigungsmesser 3-Achsen-Magnetometer Luftdruck-/Temperatursensor Vibrationsmotor 200mAh Akku, 4 Wochen Standby-Zeit 36mm x 43mm x 12mm großes Gehäuse, mit 20mm Standardarmbändern Vollständiger SWD-Debug-Anschluss auf der Rückseite der Uhr Farbe: schwarz

Hinweis zur B-Ware Dieses Produkt ist ein Versandrückläufer, bei dem die Originalverpackung bereits geöffnet wurde. Die Verpackung kann leicht beschädigt sein oder fehlen. Einzelne kleine Zubehörteile wie ein USB-Ladekabel oder optionales Zubehör, das nicht für den grundlegenden Betrieb des Produkts benötigt wird, können fehlen. Das Produkt selbst weist keine oder minimale Gebrauchsspuren auf, wie z.B. leichte Kratzer, Fingerabdrücke oder Putzschlieren. Um eine einwandfreie Funktion zu gewährleisten, wurde das Produkt gründlich geprüft. Der M5StickC PLUS wird von ESP32-PICO-D4 mit Bluetooth 4.0 und WiFi angetrieben und ist ein Upgrade des originalen M5StickC mit einem größeren Bildschirm. Es ist ein tragbares, einfach zu bedienendes, Open Source IoT Entwicklungsboard. Dieses winzige Gerät ermöglicht es Ihnen, Ihre Ideen zu verwirklichen, Ihre Kreativität zu bereichern und Ihre IoT-Prototierung zu beschleunigen. Die Entwicklung mit dem M5StickC PLUS nimmt Ihnen viele Mühen des Entwicklungsprozesses ab. Der M5StickC Plus ist eines der Kerngeräte der M5Stacks Produktserie. Das kompakte Gehäuse ist mit umfangreichen Hardware-Ressourcen ausgestattet, wie Infrarot, RTC, Mikrofon, LED, IMU, Tasten, PMU usw. Die Verbesserungen gegenüber dem regulären StickC sind ein Summer, ein größerer Bildschirm (1,14 Zoll, 135 * 240 Auflösung LCD-Bildschirm) und ein stabileres Hardware-Design. Diese Revision vergrößert die Displayfläche um 18,7% und die Batteriekapazität von 95mAh auf 120mAh. Es unterstützt auch die HAT- und Unit-Produktfamilie. Netzschalterbetrieb： Einschalten：Drücken Sie den Netzschalter für 2 Sekunden Ausschalten ： Drücken Sie die Netztaste für 6 Sekunden Hinweis: Von M5StickC Plus unterstützte Baudrate: 1200 ~115200, 250K, 500K, 750K, 1500K G36/G25 teilen sich den gleichen Port, wenn einer der Pins verwendet wird, sollte der andere Pin als Floating Input gesetzt werden Um zum Beispiel den G36-Pin als ADC-Eingang zu verwenden, konfigurieren Sie den G25-Pin als FLOATING Der Eingangsbereich von VBUS_VIN und VBUS_USB ist auf 4,8-5,5V begrenzt, und die interne Batterie wird durch das AXP192 Power Management geladen, wenn VBUS mit Strom versorgt wird. setup() { M5.begin(); pinMode(36, INPUT); gpio_pulldown_dis(GPIO_NUM_25); gpio_pullup_dis(GPIO_NUM_25); } Produktmerkmale ESP32-basierte Unterstützung von BLE 4.2 und WiFi Eingebaute 6-Achsen IMU Rote LED IR-Sender Mikrofon RTC Tasten, LCD(1,14 Zoll) Eingebauter Lipo-Akku Ausziehbare Buchse Eingebauter passiver Summer Tragbar & Wandmontage Entwicklungsplattform UIFlow , MicroPython , Arduino Lieferumfang 1x M5StickC Plus Anwendungsbeispiele Internet der Dinge Endgerätesteuerung Wearable Geräte Ausbildungsprodukt DIY-Erstellung USB-Laufwerksprobleme UnitV/M5StickV/M5StickC/ATOM funktionieren auf manchen Systemen nicht ohne Treiber. Sie können den FTDI-Treiber manuell installieren, um dieses Problem zu beheben. Laden Sie z.B. unter Win10 die zum Betriebssystem passende Treiberdatei herunter, dekomprimieren Sie sie und installieren Sie sie über den Gerätemanager. (Hinweis: In einigen Systemumgebungen muss der Treiber zweimal installiert werden, damit der Treiber wirksam wird. Der nicht erkannte Gerätename ist normalerweise M5Stack oder USB Serial. Windows empfiehlt, die Treiberdatei direkt im Gerätemanager zu installieren (benutzerdefiniertes Update), die Installationsmethode mit der ausführbaren Datei funktioniert möglicherweise nicht richtig). Spezifikationen Ressourcen Parameter ESP32 240MHz Dual Core, 600 DMIPS, 520KB SRAM, Wi-Fi, Dual Mode Bluetooth Flash-Speicher 4MB Stromeingang 5V @ 500mA Anschluss TypC x 1, GROVE(I2C+I/0+UART) x 1 LCD-Bildschirm 1,14 Zoll, 135*240 Farbiges TFT LCD, ST7789v2 Taste Benutzerdefinierte Taste x 2 LED Rote LED MEMS MPU6886 Summer eingebauter Buzzer IR Infrarot-Übertragung MIC SPM1423 RTC BM8563 PMU AXP192 Akku 120 mAh @ 3,7V Antenne 2.4G 3D-Antenne PIN-Anschluss G0, G25/G36, G26, G32, G33 Betriebstemperatur 0°C bis 60°C Nettogewicht 15g Bruttogewicht 21g Produktgröße 48.2*25.5*13.7mm Packungsgröße 65*25*15mm Gehäusematerial Kunststoff ( PC ) Dokumente/Tutorials DOKUMENTE Santa Tracker mit M5StickC Plus für ein M5Stack-Weihnachten Wer wartet nicht auf den Weihnachtsmann? Mit einem M5StickC Plus können Sie verfolgen, wo sich der Weihnachtsmann aufhält, während er die Geschenke ausliefert.

Hinweis zur B-Ware Dieses Produkt ist ein Versandrückläufer, bei dem die Originalverpackung bereits geöffnet wurde. Die Verpackung kann leicht beschädigt sein oder fehlen. Einzelne kleine Zubehörteile wie ein USB-Ladekabel oder optionales Zubehör, das nicht für den grundlegenden Betrieb des Produkts benötigt wird, können fehlen. Das Produkt selbst weist keine oder minimale Gebrauchsspuren auf, wie z.B. leichte Kratzer, Fingerabdrücke oder Putzschlieren. Um eine einwandfreie Funktion zu gewährleisten, wurde das Produkt gründlich geprüft. Arduino GIGA R1 WiFi Der Arduino GIGA R1 WiFi ist für ambitionierte Maker konzipiert, die ihre Projekte auf die nächste Stufe heben möchten. Dieses Board bietet fortschrittliche Funktionen und behält dabei den gleichen Formfaktor wie unsere beliebten Mega und Due. Merkmale im Überblick Dual-Core-Mikrocontroller (STM32H747XI) mit Cortex-M7 bei 480 MHz und Cortex-M4 bei 240 MHz Drahtlose Kommunikation mit Wi-Fi und Bluetooth über das Murata 1DX Modul 76 GPIO-Pins, 4 UARTs, 3 I2C-Ports, 2 SPI-Ports, 1 FDCAN Zusätzliche Anschlüsse für USB-A, USB-C, 3,5 mm Audio und JTAG Unterstützung für Arduino IoT Cloud mit sicherer Kommunikation durch ATECC608A Technische Daten Board Name: Arduino GIGA R1 WiFi SKU: ABX00063 Mikrocontroller: STM32H747XI dual Cortex-M7+M4 32bit low power Arm MCU Funkmodul: Murata 1DX dual WiFi 802.11b/g/n 65 Mbps und Bluetooth Sicheres Element: ATECC608A-MAHDA-T USB: USB-C Programming Port / HID USB-A: Host (mit PA_15 aktivieren) Digitale I/O-Pins: 76 Analoge Eingänge: 12 DAC: 2 (DAC0/DAC1) PWM-Pins: 12 VRT & OFF-Pin UART: 4x I2C: 3x SPI: 2x CAN: Externer Transceiver erforderlich Kameraanschluss: I2C + D54-D67 Displayanschluss: D1N, D0N, D1P, D0P, CKN, CKP + D68-D75 Audioanschluss: DAC0, DAC1, A7 Betriebsspannung: 3,3V Eingangsspannung (VIN): 6-24V Gleichstrom pro I/O-Pin: 8 mA Taktfrequenz Cortex M7: 480 MHz Taktfrequenz Cortex M4: 240 MHz Speicher: STM32H747XI 2MB Flash, 1MB RAM Abmessungen: 53 mm x 101 mm Sonstige Daten Zusätzliche Anschlüsse: USB-A, USB-C, 3,5 mm Audio, JTAG Lieferumfang 1x Arduino GIGA R1 WiFi Board LinkZum BerryBase Blog

Hinweis zur B-Ware Dieses Produkt ist ein Versandrückläufer, bei dem die Originalverpackung bereits geöffnet wurde. Die Verpackung kann leicht beschädigt sein oder fehlen. Einzelne kleine Zubehörteile wie ein USB-Ladekabel oder optionales Zubehör, das nicht für den grundlegenden Betrieb des Produkts benötigt wird, können fehlen. Das Produkt selbst weist keine oder minimale Gebrauchsspuren auf, wie z.B. leichte Kratzer, Fingerabdrücke oder Putzschlieren. Um eine einwandfreie Funktion zu gewährleisten, wurde das Produkt gründlich geprüft. Dieses 4.2-Zoll-E-Paper-Cloud-Modul mit einer Auflösung von 400x300 Pixeln und WiFi / Bluetooth Konnektivität bietet eine papierähnliche Anzeige und einen weiten Betrachtungswinkel bei geringem Stromverbrauch. Es ist ideal für Preis- oder Regaletiketten sowie industrielle Instrumente geeignet. Das schwarz-weiße E-Paper-Display bietet eine Anzeige ohne Hintergrundbeleuchtung, die das letzte Bild auch bei ausgeschaltetem Strom beibehält. Durch die Unterstützung von WiFi und Bluetooth 4.2 ermöglicht es eine flexible und bequeme Steuerung des Bildschirminhalts über einen Remote-Server. Mit einer Akkukapazität von 3000mAh besitzt das Modul eine lange Betriebsdauer, da der Stromverbrauch hauptsächlich beim Aktualisieren der Anzeige anfällt. Eigenschaften Anzeigegröße: 4.2 Zoll Auflösung: 400×300 Pixel Betrachtungswinkel: >170° Anzeige Farbe: Schwarz / Weiß Display-Panel: E-Paper Kommunikation: WiFi 2.4GHz, Bluetooth 4.2 Anzeigetyp: Passiv reflektierend Umgebungslicht erforderlich Erfahrung: Papierähnlich ID-Unterstützung zur zentralen Verwaltung Android-App zur Konfiguration und Verwaltung Energieeffizient - hält Anzeige auch ohne Strom Lange Batterielaufzeit, nur Stromverbrauch beim Refresh Entwicklungsressourcen und Handbuch enthalten Technische Daten Kommunikation: WiFi 2.4GHz, Bluetooth 4.2 Batterie: 3000mAh Li-Batterie Abmessungen: 96.5 x 85mm Display-Größe: 84.8 x 63.6mm Stromversorgung: Batterie Punktabstand: 0.212 x 0.212mm Volle Refresh-Zeit: 4s Auflösung: 400 x 300 Pixel Betrachtungswinkel: >170° Lieferumfang 4.2inch e-Paper Cloud Modul x1 Li-Po Akku 3,7V 3000mAh x1Schraubenpaket x1 Dokumentation / Downloads 4.2inch e-Paper Cloud Module Wiki

Hinweis zur B-Ware Dieses Produkt ist ein Versandrückläufer, bei dem die Originalverpackung bereits geöffnet wurde. Die Verpackung kann leicht beschädigt sein oder fehlen. Einzelne kleine Zubehörteile wie ein USB-Ladekabel oder optionales Zubehör, das nicht für den grundlegenden Betrieb des Produkts benötigt wird, können fehlen. Das Produkt selbst weist keine oder minimale Gebrauchsspuren auf, wie z.B. leichte Kratzer, Fingerabdrücke oder Putzschlieren. Um eine einwandfreie Funktion zu gewährleisten, wurde das Produkt gründlich geprüft. Espressif ESP32-S3-BOX-3: Das ultimative Open Source Entwicklungs-Kit für AIoT-Projekte Das ESP32-S3-BOX-3 Entwicklungs-Kit von Espressif Systems ist eine Open Source Schlüsselkomponente in der Welt der AIoT-Entwicklung. Es baut auf dem fortschrittlichen ESP32-S3 AI SoC auf und ist darauf ausgelegt, die Möglichkeiten traditioneller Entwicklungstafeln zu erweitern und zu revolutionieren. Dieses Kit ist ideal für Entwickler, die in der Lage sein möchten, schnell und effizient Prototypen zu erstellen und komplexe AIoT-Systeme zu realisieren. Die ESP32-S3-BOX-3: Von Profi-Ingenieuren bis zu Studenten – die ideale Plattform für innovative Projekte und komplexe AIoT-Systeme System-on-a-Chip (SoC) Merkmale: Kernkomponente: Das Herzstück bildet der ESP32-S3 SoC mit integriertem Wi-Fi und Bluetooth 5 (LE), spezialisiert auf KI-Beschleunigung, was die Entwicklungsarbeit in Bereichen wie intelligente Sprachassistenz und datengesteuerte Anwendungen ermöglicht. Speicherkapazitäten: Ausgestattet mit 512KB SRAM und erweitertem Speicher durch 16MB Quad-Flash sowie 16MB Octal-PSRAM, bietet dieses Kit genügend Kapazität für anspruchsvolle Anwendungen und umfangreiche Datensammlungen. Interaktionsmöglichkeiten und Schnittstellen: Benutzeroberfläche: Ein 2,4-Zoll SPI Touchscreen bietet eine interaktive Schnittstelle für Anwendungssteuerungen und Visualisierungen. Sprachverarbeitung: Mit zwei digitalen Mikrofonen und der leistungsfähigen ESP-SR Spracherkennungssoftware unterstützt das Kit sowohl Offline- als auch Online-KI-Sprachassistenz, die durch Erkennung von über 200 anpassbaren Befehlswörtern und Fernfeld-Sprachinteraktion eine reichhaltige Interaktionsmöglichkeit bietet. Konfigurierbarkeit und Erweiterbarkeit: Erweiterungsanschlüsse: Ein PCIe-Anschluss ermöglicht umfangreiche Hardwareerweiterungen und kundenspezifische Anpassungen. Vielseitige Anschlussmöglichkeiten: Neben USB-Typ-C bietet das Kit Anschlüsse für weitere Peripheriegeräte und Module, die die Bandbreite der Entwicklungen erhöhen. Entwicklung und Programmierung: Firmware und Software: Durch die vollständig offene Quellenpolitik von Espressif sind sämtliche Entwicklungsressourcen frei zugänglich, unterstützt durch ESP-SR, ESP RainMaker und Matter, um eine vielseitige Anwendungsentwicklung zu ermöglichen. Tools für Entwickler: Das Kit kommt mit einer umfassenden Dokumentation und Beispielen, die einen schnellen Einstieg und Fortschritt ermöglichen. Die LVGL Grafikbibliothek und die SquareLine Studio Schnittstelle erleichtern das Entwerfen von GUIs und die ESP Insights Dashboard bietet Überwachungs- und Debugging-Tools an. Anwendungsgebiete: Industrielle IoT-Lösungen: Das Kit eignet sich besonders für den Einsatz in der IIoT-Industrie, um Prozesse im Rahmen der Industrie 4.0 zu optimieren. Es ermöglicht die Entwicklung von Edge-AI-Anwendungen und die Integration in bestehende industrielle Systeme. Bildungs- und Forschungsprojekte: Aufgrund seiner flexiblen Programmierbarkeit und der umfangreichen Entwicklungsunterstützung eignet sich das ESP32-S3-BOX-3 auch hervorragend für akademische Projekte und Bildungszwecke in Hochschulen und Forschungseinrichtungen. 5 Projektideen für Deine ESP32 S3 Box Lokaler Voice Assistant: Entwickeln Sie einen eigenen sprachgesteuerten Assistenten, der lokal betrieben wird und die Privatsphäre besser schützt als kommerzielle Cloud-basierte Lösungen. Lokaler AI LLM (Large Language Model): Implementieren Sie ein eigenes, lokal gehostetes Großes Sprachmodell, das für spezifische Aufgaben wie Textanalyse, automatische Übersetzung oder als Lehrassistent fungieren kann. Lokale Smart Home Steuereinheit: Bauen Sie eine zentrale Steuereinheit, die unabhängig von externen Diensten Ihre Smart Home-Geräte kontrolliert und automatisiert. Persönliches Gesundheitsüberwachungssystem: Entwickeln Sie ein System, das Gesundheitsdaten wie Herzrate, Schlafmuster und Aktivitätslevel erfasst und analysiert, um personalisierte Gesundheitsempfehlungen zu bieten. Steuereinheit für lokales Sicherheitssystem: Erstellen Sie eine zentrale Steuereinheit für ein umfassendes lokales Sicherheitssystem, das mit diversen Sensoren und Überwachungskameras ausgestattet ist, um eine zuverlässige Überwachung und Kontrolle Ihres Zuhauses zu ermöglichen. Merkmale im Überblick KI-Beschleunigung und umfassende Entwicklungstools Ausgestattet mit 2,4-Zoll SPI Touchscreen und USB-Typ-C-Port Unterstützt Offline- und Online-Sprachassistenz durch ESP-SR und erweiterte AIGC-Plattformen Basiert auf ESP32-S3 Wi-Fi + Bluetooth 5 (LE) SoC Technische Daten Wi-Fi + Bluetooth 5 (LE) SoC mit KI-Beschleunigung 512KB SRAM 16MB Quad Flash und 16MB Octal PSRAM Sonstige Daten Vollständige Open-Source-Entwicklung Unterstützung für ESP RainMaker und Matter für IoT-Entwicklung kann in einen Online-KI-Chatbot umgewandelt werden, indem fortschrittliche AIGC-Entwicklungsplattformen wie OpenAI verwendet werden Lieferumfang 1x ESP32-S3-BOX-3 Entwicklungs-Kit

Hinweis zur B-Ware Dieses Produkt ist ein Versandrückläufer, bei dem die Originalverpackung bereits geöffnet wurde. Die Verpackung kann leicht beschädigt sein oder fehlen. Einzelne kleine Zubehörteile wie ein USB-Ladekabel oder optionales Zubehör, das nicht für den grundlegenden Betrieb des Produkts benötigt wird, können fehlen. Das Produkt selbst weist keine oder minimale Gebrauchsspuren auf, wie z.B. leichte Kratzer, Fingerabdrücke oder Putzschlieren. Um eine einwandfreie Funktion zu gewährleisten, wurde das Produkt gründlich geprüft. Das SparkFun QuickLogic Thing Plus EOS™ S3 ist ein System mit kleinem Formfaktor, das sich ideal für die nächste Generation von stromsparenden Machine Learning (ML) Geräten eignet. Das QuickLogic Thing Plus wird von QuickLogics EOS S3 angetrieben, der ersten eFPGA-fähigen Arm Cortex©-M4F MCU, die vollständig von Zephyr RTOS und FreeRTOS unterstützt wird. Im Gegensatz zu anderen Entwicklungsboards, die auf proprietärer Hardware und Software-Tools basieren, basiert das QuickLogic Things Plus auf 100% Open-Source-Hardware, ist kompatibel mit dem Feather-Formfaktor und basiert auf 100% Open-Source-Software (mit Unterstützung für FreeRTOS, Zephyr, nMingen, Docker und SymbiFlow). Mit dem integrierten LiPo-Batterieanschluss und der Ladeschaltung, dem PDM-Mikrofon (Wake-on-Sound) und dem Drei-Achsen-Beschleunigungsmesser mit geringem Stromverbrauch ist dieses Thing Plus-Board ideal für Wearable-, Voice- und Gesture-Sensing-Anwendungen. Die starke Firmware-Unterstützung für das Mikrofon und den Beschleunigungssensor macht es einfach, Sensordaten in das eingebettete FPGA zu übertragen. Von dort aus können Sie SensiML, TensorFlow Lite oder andere Tools verwenden, um eingebettete maschinelle Lernalgorithmen speziell für Ihre Anwendung zu trainieren und auszuführen. Das Board verfügt außerdem über einen Qwiic-Anschluss für den schnellen Anschluss an ein Ökosystem von mehr als 150 I2C-kompatiblen Boards wie Sensoren, RFID-Leser, Displays, Tastaturen und Relais. Merkmale: EOS S3 MCU + eFPGA SoC Arm® Cortex®-M4F Mikrocontroller bis zu 80 MHz Betriebsfrequenz bis zu 512 Kb SRAM Eingebettetes FPGA (eFPGA) 2400 effektive Logikzellen 64 Kb RAM Thing Plus Formfaktor Leiterplatten-kompatible 0,1" (2,54 mm) Pitch-Header 2,75" x 0,9" (70 mm x 22,9 mm) Grundfläche Alle 20 von Feather definierten GPIO + 14 zusätzliche GPIO Schnittstellen SWD-Programmieranschluss zur Verwendung mit USB-TTL-Konverter USB-Datensignale sind mit der programmierbaren Logik des eFPGA verbunden UART über I/O-Header verfügbar I2C verfügbar über I/O Header und Qwiic Connector SPI I2S Speicherung 16 Mbit SPI NOR Flash - GigaDevice GD25Q16CEIGR Sensoren 3-Achsen 12-Bit-Beschleunigungsmesser - STMicro LIS2DH12TR Digitales Pulsdichtemodulationsmikrofon (PDM) mit Wake-on-Sound (WoS)-Funktion - Vesper VM3011-U1 Benutzerschnittstellen RGB-LED Benutzerdrucktaste Druckknopf zum Zurücksetzen Stromversorgung USB Typ-C Anschluss (geregelt auf 3,3 V) Einzelliger LiPo-Akku Eingebaute Ladeschaltung - Microchip MCP73831/2 Standard LiPo JST Stecker Software Maschinelles Lernen TensorFlow Lite SensiML Echtzeit-Betriebssysteme Zephyr RTOS FreeRTOS FPGA-Werkzeuge SymbiFlow Renode Dokumente: Einstieg in die QuickLogic Thing Plus Anschlussanleitung Schaltplan Cadence Board File Platinenabmessungen Grafisches Datenblatt Anschlussanleitung QuickLogic EOS E3 Datenblatt Technisches Referenzhandbuch Whitepaper Software Maschinelles Lernen TensorFlow Lite SensiML Echtzeit-Betriebssysteme Zephry RTOS (QuickLogic Fork) QORC SDK mit FreeRTOS FPGA-Werkzeuge SymbiFlow Qwiic Informationsseite GitHub Hardware Repo