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.
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.
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