Шлюз для профилактического обслуживания на базе Raspberry Pi CM4 с ускорителем искусственного интеллекта Google Coral Edge

Techbase уже интегрировала модуль Raspberry Pi CM4 в несколько промышленных продуктов, включая промышленный компьютер Modberry 500 CM4, устанавливаемый на DIN-рейку, ModBerry AI GATEWAY 9500-CM4 с TPU Google Edge и ClusBerry 9500-CM4, который объединяет несколько модулей Raspberry Pi CM4 систему, в монтируемую на DIN-рейку.

Читать далее «Шлюз для профилактического обслуживания на базе Raspberry Pi CM4 с ускорителем искусственного интеллекта Google Coral Edge»

Piunora имеет внутренности Raspberry Pi 4 с форм-фактором Arduino и разъемом M.2 PCIe (краудфандинг)

Raspberry Pi 4 – довольно крутая плата, но если вы хотите, чтобы она была немного меньше, и вы могли бы легче использовать интерфейс PCIe, предоставляемый процессором Broadcom BCM2711, Timon разработал несущую плату Piunora для вычислительного модуля Raspberry Pi 4.

Читать далее «Piunora имеет внутренности Raspberry Pi 4 с форм-фактором Arduino и разъемом M.2 PCIe (краудфандинг)»

Плата для разработки Geniatech DB1126 с процессором RV1126 для приложений искусственного интеллекта

С момента выпуска Rockchip RV1126 SoC мы рассмотрели подробные спецификации чипа и модуля камеры Firefly с двумя объективами на базе RV1126. Чтобы воспользоваться преимуществами гибридных ядер MCU от ARM и RISC-V, Geniatech анонсировала плату для разработки DB1126, новое дополнение к длинному списку плат для разработчиков ARM Embedded, предназначенных для решения любых задач, требующих искусственного интеллекта.

Читать далее «Плата для разработки Geniatech DB1126 с процессором RV1126 для приложений искусственного интеллекта»

Комплект Google использует RPi Zero и Coral Accelerator для машинного обучения

Проект Alto от Google Creative Lab ставит перед Coral USB Accelerator и Raspberry Pi Zero SBC задачу реализовать простое для понимания машинное обучение с помощью мини-робота с открытым исходным кодом, который вы создаете самостоятельно.

Читать далее «Комплект Google использует RPi Zero и Coral Accelerator для машинного обучения»

Raspberry Pi CM4 IoT Router Carrier Board Mini , стоимостью 30 долларов предлагает двойной порт Gigabit Ethernet

Недавно мы писали о «несущей плате с двойным портом Gigabit Ethernet для Raspberry Pi Compute Module 4» от Seeed Studio, которая предлагает двойной Gigabit Ethernet и два порта USB 3.0 для использования в качестве программного маршрутизатора, ее также можно использовать для проектов Интернета вещей, умного дома и камер, а также для производителей HTPC, благодаря выходу micro HDMI и разъему MIPI DSI/CSI. Устройство продается по доступной цене 45 долларов, что дороже модуль Raspberry Pi CM4.

Читать далее «Raspberry Pi CM4 IoT Router Carrier Board Mini , стоимостью 30 долларов предлагает двойной порт Gigabit Ethernet»

Raspberry Pi CM4 работает на панельном ПК с 7-дюймовым дисплеем и системе AiO с монитором 10,1-дюймовов

«Industrial Pi» на базе RPi CM4 от Chipsee имеет 7-дюймовый экран IPS 1024 x 600 и опционально 4G. Существует также новый 10,1-дюймовый «All-In-One Pi» на базе CM4.

Читать далее «Raspberry Pi CM4 работает на панельном ПК с 7-дюймовым дисплеем и системе AiO с монитором 10,1-дюймовов»

Piper Make: первая drag-and-drop платформа для Raspberry Pi Pico

В 2019 году мы увидели компьютерный комплект Piper 2, предназначенный для детей, с целью научить их создавать собственные компьютеры и основам программирования в электронике. В этом году компания представила еще одну образовательную платформу. Познакомьтесь с Piper Make.

Читать далее «Piper Make: первая drag-and-drop платформа для Raspberry Pi Pico»

Машинное обучение на Raspberry Pi Pico, RP2040 и будущих микроконтроллерах RPi

Raspberry Pi Pico поставляется с чипом RP2040, но ему не хватает производительности для реализации логического вывода машинного обучения для своих приложений. Однако мы видели пример обнаружения человека через интерфейс ArduCAM и TensorFlow lite. Производительность была довольно медленной. Кроме того, недавняя презентация Эбена Аптона также показала, что из-за низкого энергопотребления плата компенсирует эффективность обработки. В случае использования пограничного вывода и машинного обучения, производительность весьма низкая.

Читать далее «Машинное обучение на Raspberry Pi Pico, RP2040 и будущих микроконтроллерах RPi»