Был получен образец для обзора одноплатного компьютера (SBC) LattePanda IOTA от DFRobot. Это компактный SBC размером с ладонь, работающий на базе четырехъядерного процессора Intel Processor N150 серии Twin Lake, с 8 ГБ оперативной памяти LPDDR5 и 64 ГБ встроенной памяти eMMC. Он также интегрирует сопроцессор Raspberry Pi RP2040 для обработки операций ввода-вывода, обеспечивая большую гибкость для встраиваемых систем и приложений автоматизации.
HUSKYLENS 2 – 6 TOPS LLM и AI-видеокамера с возможностями самообучения
DFRobot HUSKYLENS 2 — это камера с LLM и искусственным интеллектом для компьютерного зрения, работающая на двухъядерном RISC-V SoC Kendryte K230 с ускорителем ИИ производительностью 6 TOPS, разработанная для простоты использования разработчиками, преподавателями, соревновательными командами и энтузиастами ИИ. Она представляет собой обновление камеры HUSKYLENS AI представленной в 2019 году на SoC Kendryte K210.
Она оснащена 1 ГБ LPDDR4, 8 ГБ eMMC-памяти, слотом для microSD-карты, 2-мегапиксельным сенсором камеры, 4-контактным разъемом расширения Gravity и портом USB-C для питания и программирования. Компания сообщает, что HUSKYLENS 2 поставляется с предустановленными более чем 20 моделями ИИ, включая отслеживание объектов, распознавание рук и сегментацию экземпляров, но пользователи также могут обучать и развертывать собственные модели ИИ с использованием функций, таких как самообучающийся классификатор.
Читать далее «HUSKYLENS 2 – 6 TOPS LLM и AI-видеокамера с возможностями самообучения»
Одноплатный компьютер LattePanda IOTA объединяет систему на кристалле Intel N150 с микроконтроллером Raspberry Pi RP2040 для работы с GPIO и управления питанием.
LattePanda IOTA — это новая одноплатная система на базе процессора Intel N150, оснащенная до 16 ГБ LPDDR5 и 128 ГБ флеш-памяти eMMC, а также микроконтроллером Raspberry Pi RP2040 для управления GPIO и питанием.
Это обновление LattePanda V1 , выпущенной в 2015 году с SoC Intel Atom x5-Z8300/Z8350 Cherry Trail и микроконтроллером ATMega32U4. Новая модель до восьми раз быстрее, имеет до четырех раз больше памяти, в два раза больше хранилища, гигабитный Ethernet и многое другое, но в основном сохраняет те же размеры и компоновку для совместимости с большинством аксессуаров. Она также добавляет новые функции, такие как 16-контактный разъем PCIe, память с ECC, Wake-on-LAN и многое другое…
80 ГГц сенсор обнаружения уровня жидкости миллиметрового диапазона поддерживает ModBus, обеспечивает дальность до 40 м
Недавно обнаружен безымянный бесконтактный высокоточный 80 ГГц мм-волновой радарный датчик для определения уровня жидкости с дальностью 40 м, точностью ±5 мм и связью Modbus через UART.
В основном мы видели 24 ГГц и 60 ГГц мм-волновые датчики для точного обнаружения движения, но впервые встречаем 80 ГГц мм-волновой датчик, точнее 79 ГГц. Он работает по тому же принципу радара с непрерывным частотно-модулированным сигналом (FMCW) , что и большинство других мм-волновых датчиков, и подключается к Arduino или другим платам через UART. Предназначен для применения в системах умного управления водными ресурсами, промышленного контроля процессов и предотвращения/мониторинга экологических катастроф.
DFRobot FireBeetle 2 ESP32-P4 — это компактная плата с MIPI DSI/CSI, микрофоном, WiFi 6 и разъёмами GPIO
Плата разработчика DFRobot FireBeetle 2 ESP32-P4 оснащена беспроводным модулем ESP32-C6, двумя портами USB-C, разъёмами GPIO, микрофоном, коннекторами MIPI CSI и DSI. Она поставляется с опциональной базовой платой, обеспечивающей лёгкий доступ ко всем вводам/выводам, в составе комплекта разработчика для данной платы.
Как и многие другие платы на ESP32-P4, например ALIENTEK DNESP32P4M , Waveshare ESP32-P4-Module-DEV-KIT или ESP32-P4-Function-EV-Board , в модели DFRobot используется ESP32-C6 для подключения Wi-Fi и Bluetooth. Другие особенности включают поддержку USB 2.0 OTG, разъём для цифрового микрофона, слот для карт microSD, программируемый зуммер, АЦП/ЦАП, а также встроенную микросхему CH343 USB-to-serial для программирования через USB-C. Плата оборудована разъёмами расширения для удобного доступа к вводам/выводам как ESP32-P4, так и C6, что делает её подходящей для компактных AIoT-решений и приложений машинного обучения с низкими требованиями.
Получите базовую плату для LattePanda Mu x86 Compute Module, изготовленную бесплатно, и выиграйте призы
DFRobot и NextPCB проводят конкурс проектов печатных плат с бесплатным производством PCB и призами на сумму до $800 для участников, разрабатывающих и представляющих проекты плат-носителей для вычислительного модуля LattePanda Mu x86.
Напомним, что вычислительный модуль LattePanda Mu представляет собой систему на модуле (SoM) x86 , изначально выпущенную с процессором Intel Processor N100 Alder Lake-N, а позже доступную с более мощным восьмиядерным процессором Core i3-N305 . Он оснащается до 16 ГБ LPDDR5-4800, 64 ГБ флеш-памяти eMMC 5.1 и предоставляет интерфейсы через 260-контактный разъем SO-DIMM. Арнон протестировал LattePanda Mu (N100) с Windows 11 и Ubuntu 24.04 на двух референсных платах-носителях от DFRobot. Теперь компания стремится стимулировать разработку дополнительных плат-носителей для LattePanda Mu, для чего организован конкурс проектов печатных плат.
Контроллер промышленного Интернета вещей DFRobot Edge101 ESP32 предлагает изолированные интерфейсы RS485 и CAN Bus
DFRobot Edge101 — это IoT-контроллер промышленного класса, построенный на базе микроконтроллера ESP32, разработанный как мост между платами разработки и промышленными IoT-системами. Устройство размещено в полностью металлическом корпусе и оснащено различными функциями защиты, включая защиту от скачков напряжения, электростатического разряда, молнии, перенапряжения и обратной полярности, а также поддерживает непрерывную круглосуточную работу в суровых условиях.
Читать далее «Контроллер промышленного Интернета вещей DFRobot Edge101 ESP32 предлагает изолированные интерфейсы RS485 и CAN Bus»UNIHIKER K10 — недорогая образовательная платформа TinyML с поддержкой распознавания изображений и голоса
UNIHIKER K10 — это недорогая образовательная платформа STEM для приложений TinyML, которая использует беспроводной микроконтроллер ESP32-S3 с векторными расширениями для таких рабочих нагрузок, как обнаружение изображений или распознавание голоса.
Читать далее «UNIHIKER K10 — недорогая образовательная платформа TinyML с поддержкой распознавания изображений и голоса»