машинное обучение – Страница 6 – CNXSoft- новости Android-приставок и встраиваемых систем

04/01/202304/01/2023

Forlinx FET-MX9352-C — система-на-модуле NXP i.MX 9352 для промышленных AIoT-приложений

Forlinx FET-MX9352-C — это модульная система на базе двухъядерного процессора NXP i.MX 9352 Cortex-A55 с ядром реального времени Cortex-M33 и ускорителем искусственного интеллекта 0,5 TOPS, который можно использовать для промышленного управления, IoT-шлюзов, медицинское оборудование и различные приложения, требующие ускорения машинного обучения.

02/01/202302/01/2023

Pico-ITX SBC оснащен системой-на-модуле NXP i.MX 93 LGA

iWave Sytems iW-RainboW-G50M — это модуль LGA, совместимый с NXP i.MX 93 OSM-L, с оперативной памятью до 2 ГБ, модулем WiFi 5 и Bluetooth 5.2, который так же можно найти в iW-RainboW-G50S Pico-ITX SBC компании, редназначенном для промышленного применения.

Процессор NXP i.MX 93 с одним или двумя ядрами Cortex-A55 с microNPU Ethos U65 был анонсирован в ноябре 2021 года, но мы еще не встречали устройства на базе нового семейства процессоров NXP i.MX 9. Все изменилось с появлением iW-RainboW-G50M и iW-RainboW-G50S, оснащенных системой-на-модуле и одноплатным компьютером.

27/12/202227/12/2022

Achronix Speedster7t AC7t1500 FPGA теперь доступен для приложений с высокой пропускной способностью

Компания Achronix Semiconductor недавно объявила об общедоступной Speedster7t AC7t1500 FPGA, предназначенной для приложений ускорения сетей, хранения и вычислений (AI/ML).

Семейство 7-нм Speedster7t FPGA предлагает порты PCIe Gen5 и интерфейсы памяти GDRR6 и DDR5/DDR4, обеспечивает скорость до 400 Гбит/с на портах Ethernet и включает в себя 2D-сеть на кристалле (2D NoC), которая может обрабатывать 20 Тбит/с общей пропускной способности.

21/12/202221/12/2022

ArduCam Mega — 3-мегапиксельная или 5-мегапиксельная SPI-камера для микроконтроллеров (краудфандинг)

ArduCam Mega — это 3-мегапиксельная или 5-мегапиксельная камера, специально разработанная для микроконтроллеров с интерфейсом SPI, а SDK в настоящее время поддерживает платы Arduino UNO и Mega2560, платы ESP32 /ESP8266, Raspberry Pi Pico и другие платы на базе микроконтроллеров RP2040, BBC Micro:bit V2, а также платформы STM32 и MSP430.

Обе камеры имеют одинаковые характеристики, включая размер, но 3-мегапиксельная модель — это камера с фиксированным фокусом, а 5-мегапиксельная версия поддерживает автофокус. Потенциальные приложения включают мониторинг активов, мониторинг лесных пожаров, удаленное считывание показаний счетчиков, приложения TinyML и т. д.

12/12/202212/12/2022

Чипы Alif Ensemble Cortex-A32 и Cortex-M55 оснащены ускорителем искусственного интеллекта Ethos-U55

Alif Semiconductor’s Ensemble — это семейство процессоров и микроконтроллеров на базе ядер Arm Cortex-A32 и/или Cortex-M55, одного или двух ускорителей искусственного интеллекта Ethos-U55, множества устройств ввода-вывода и периферийных устройств.

11/12/202212/12/2022

Bee Motion S3 — плата ESP32-S3 с PIR-датчиком движения (краудфандинг)

Bee Motion S3 — это плата ESP32-S3 WiFi и Bluetooth IoT с PIR-датчиком движения, помимо более обычных входов/выходов, разъемом Qwiic, портом USB-C и поддержкой батареи LiPo.

Это как минимум третья беспроводная плата PIR Motion от Smart Bee Designs, поскольку ранее компания представила плату Bee Motion с питанием от ESP32-S2 и сверхмаленькую плату Bee Motion Mini с ESP32-C3 SoC. Новый Bee Motion S3 добавляет еще несколько вводов-выводов, датчик освещенности, а векторные AI-расширения ESP32-S3 потенциально могут использоваться для более быстрой и/или маломощной обработки TinyML.

09/12/202212/12/2022

Распознавание жестов рук на ESP32-S3 с библиотекой ESP-DL

Али Хассан Шах внедрил модель глубокого обучения для распознавания жестов рук на плате ESP32-S3-EYE с использованием библиотеки ESP-DL и добился распознавания рук на базе искусственного интеллекта с задержкой 0,7 секунды на плате камеры ESP32-S3.

В прошлом году Espressif выпустила библиотеку ESP-DL для микроконтроллера ESP32-S3 с векторными расширениями AI, а также ESP32 и ESP32-S2 вместе с демонстрацией распознавания лиц, которая работала намного быстрее на ESP32-S3. Али представил собственное решение для распознавания жестов ИИ и предоставил пошаговое руководство.

14/11/202214/11/2022

Sipeed M1s и M0sense — недорогие модули искусственного интеллекта на базе BL808 и BL702 (краудфандинг)

Компания Sipeed выпустила модули искусственного интеллекта M1s и M0Sense. Разработанный для приложения AIoT, Sipeed M1s основан на 32-битной / 64-битной беспроводной SoC RISC-V Bouffalo Lab BL808 с WiFi, Bluetooth и радиомодулем 802.15.4 для поддержки Zigbee, а также BLAI-100 ( Buffalo Lab AI Engine) NPU для обнаружения и/или распознавания видео/аудио. Sipeed M0Sense предназначен для приложений TinyML с 32-разрядным микроконтроллером Bouffa Lab BL702, который также предлагает подключение WiFi, BLE и Zigbee.