MaaXBoard 8ULP SBC использует NXP i.MX 8ULP Cortex-A35/M33 SoC для аудио-приложений Edge и HMI

Avnet MaaxBoard 8ULP станет одним из первых одноплатных компьютеров (SBC) на базе нового процессора NXP i.MX 8ULP Cortex-A35/M33, предназначенного для приложений Edge Audio и HMI, а также с технологией NXP EdgeLock для обеспечения безопасности при передаче данных с устройства в облако.

Плата будет поставляться с 2 ГБ ОЗУ, 32 ГБ флэш-памяти eMMC, разъемом дисплея MIPI DSI, разъемом камеры MIPI CSI, возможностью подключения Fast Ethernet и WiFi 5, цифровым микрофоном и 3,5-мм стереофоническим аудиоразъемом, а также обеспечит возможности расширения через 40 -контактный разъем для Raspberry Pi HAT и 16-контактный разъем Shuttle Click для дополнительных плат MikroE Click.

Читать далее «MaaXBoard 8ULP SBC использует NXP i.MX 8ULP Cortex-A35/M33 SoC для аудио-приложений Edge и HMI»

Nordic Thingy:53 — это платформа c двумя ядрами Arm Cortex-M33 для IoT-прототипирования .

Как и следовало ожидать, после того, как комплекты для разработки Nordic Thingy:52 и Thingy:91 были представлены в 2017 и 2019 годах, соответственно, норвежская компания запустила платформу Thingy:53 на базе процессора Nordic Semi nRF5340 с двумя ядрами Arm Cortex-M33 для IoT-прототипирование с использованием протоколов Bluetooth Low Energy, Thread, Matter, Zigbee, IEEE 802.15.4, NFC и Bluetooth mesh RF.

Читать далее «Nordic Thingy:53 — это платформа c двумя ядрами Arm Cortex-M33 для IoT-прототипирования .»

Компания NXP представляет семейство микроконтроллеров MCX с производительностью машинного обучения в 30 раз превосходящей выполнение задач вывода искусственного интеллекта только на ядре Arm

Компания NXP анонсировала новое семейство микроконтроллеров Arm Cortex-M общего назначения MCX, разработанное для передовых промышленных вычислений и периферийных IoT-вычислений и интегрирующее нейронный процессор (NPU) NXP, способный обеспечить более чем в 30 раз более высокую производительность, чем выполнение задач вывода искусственного интеллекта только на ядре Arm Cortex-M33.

Читать далее «Компания NXP представляет семейство микроконтроллеров MCX с производительностью машинного обучения в 30 раз превосходящей выполнение задач вывода искусственного интеллекта только на ядре Arm»

Испытание платформы машинного обучения Edge Impulse на плате XIAO BLE Sense

Мы видели платформу разработки Edge Impulse для машинного обучения на периферийных устройствах, используемую несколькими платами, но пока у нас не было возможности опробовать ее. Поэтому, когда представители компании Seeed Studio спросили нас, интересно ли нам протестировать плату XIAO BLE Sense на базе nRF52840 , мы подумали, что было бы неплохо протестировать ее с помощью Edge Impulse, поскольку мы видели демонстрацию распознавания движения/жестов на плате.

Читать далее «Испытание платформы машинного обучения Edge Impulse на плате XIAO BLE Sense»

Плата Maple Eye ESP32-S3 оснащена 2-мегапиксельной камерой, микрофоном и двумя ЖК-дисплеями

AnalogLamb Maple Eye ESP32-S3 — это плата с возможностью подключения Wi-Fi и Bluetooth, основанная на базе двухъядерного микроконтроллера ESP32-S3 Xtensa LX7 и оснащенная одной 2-мегапиксельной камерой, одним микрофоном и двумя ЖК-дисплеями, который расположены с каждой стороны платы.

Плата также оснащена 8 Мб флэш-памяти и 8 Мб Octal PSRAM, что позволяет ей эффективно использовать инструкции ИИ ESP32-S3 через библиотеку ESP-DL, которую можно найти в фреймворке ESP-WHO, чтобы ускорить алгоритмы обнаружения и распознавания лиц, или для обработки звука. Читать далее «Плата Maple Eye ESP32-S3 оснащена 2-мегапиксельной камерой, микрофоном и двумя ЖК-дисплеями»

FOMO (Faster Objects, More Objects) позволяет обнаруживать объекты в режиме реального времени на недорогих встраиваемых системах.

Раньше FOMO расшифровывалось как «Fear Of Missing Out», но FOMO Edge Impulse совершенно отличается, так как модель «Faster Object, More Objects» предназначена для уменьшения занимаемой площади и повышения производительности обнаружения объектов на встроенные системы с ограниченными ресурсами.

Читать далее «FOMO (Faster Objects, More Objects) позволяет обнаруживать объекты в режиме реального времени на недорогих встраиваемых системах.»

Ядра Codasip L31 и L11 RISC-V для AI/ML поддерживают TFLite Micro, пользовательская настройка

Codasip анонсировала маломощные встроенные процессорные ядра RISC-V L31 и L11, оптимизированные для настройки периферийных приложений AI/ML IoT с ограничениями по мощности и размеру.

Читать далее «Ядра Codasip L31 и L11 RISC-V для AI/ML поддерживают TFLite Micro, пользовательская настройка»

Intelligent Sensor Processing Unit (ISPU) STMicro сочетает датчик MEMS с DSP для искусственного интеллекта «на периферии».

Intelligent Sensor Processing Unit (ISPU) от STMicroelectronics — это единый чип, который сочетает в себе датчик MEMS вместе с процессором цифровых сигналов (DSP), предназначенным для запуска алгоритмов искусственного интеллекта, позволяющих чипу принимать электронные решения «на периферии» без помощи облака или локальный шлюз.

Читать далее «Intelligent Sensor Processing Unit (ISPU) STMicro сочетает датчик MEMS с DSP для искусственного интеллекта «на периферии».»