Sensorfusion: Gassensor, IMU, Barometer und Temperatur
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Sehr geehrter Leser,

Margit Kutherdie STM32-Nucleo-Entwicklungsboards sind dank zahlreicher Hardware-Add-ons beliebt fürs Prototyping. Die Baseboards Nucleo-144/64/32-HAB von Mitkov Systems routen die internen Komponenten des jeweiligen Nucleo-Entwicklungsboards nach außen und sorgen so für robuste Verbindungen bei maximaler Geschwindigkeit.

Vorausschauende Wartung (Predictive Maintenance) spart bei vernetzten Maschinen Zeit und Kosten. Um den Zustand von Anlagen mithilfe von Sensoren in Echtzeit erfassen zu können, ist spezielle Hardware erforderlich, etwa ein Raspberry Pi mit HAT-Modulen.

Diese und weitere interessante Neuigkeiten rund um Raspberry Pi und SBC lesen Sie in diesem Newsletter.

Ihre Margit Kuther, Redakteurin ELEKTRONIKPRAXIS

Inhalt

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Fachkonferenz für den industriellen Einsatz von FPGAs, GPUs und mehr
FPGA Conference Europe
Einsatzgebiete für programmierbare Logikschaltung sind so vielfältig wie die verfügbaren Lösungen, mit denen sie sich entwickeln lassen. Ob FPGA, GPU oder Adaptive-Computing-SoC: Jede Technologie hat ihre Berechtigung – ist aber auch erklärungsbedürftig. Die FPGA Conference Europe gibt Embedded-Entwicklern Orientierung und praktische Hilfestellungen. Jetzt informieren und anmelden
Embedded Computing
Vorausschauende Wartung mit Raspberry Pi und DAQ HATs
Eine vorausschauende Wartung stellt hohe Anforderungen an die Hardware: Die Sensorik benötigt spezielle Wandlereingänge und es muss ausreichend Speicherplatz und Rechenleistung vorhanden sein. Ein Raspberry Pi mit HAT-Modulen ist die Lösung. weiterlesen
Nucleo-144/64/32-HAB
Schnelle Schnittstellenintegration bei allen STM32-Nucleo-Boards
Die drei Platinen der Produktserie R&D-Nucleo-144/64/32-HAB von Mitkov Systems fungieren als Baseboard, routen die internen Komponenten des jeweiligen Entwicklungsboards nach außen und vereinfachen so das Prototyping mit STM32-Nucleo-Entwicklungsboards. Die Anschlüsse für Arduino-Shields bleiben frei. weiterlesen

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Embedded Motion Control
Erstes Starter Board für BLDC-Antriebe mit M4K-MCU
Aus der erweiterten Technologiezusammenarbeit von Toshiba mit Mikroelektronika entstand das erste Motion-Control-Entwicklungsboard namens Clicker 4, das Partner Mikroelektronika für die M4K-MCUs von Toshiba offeriert. weiterlesen
Entwickler-Kit
AMDs Kria KR260: Robotics-Kit für die intelligente Fabrik der Zukunft
Roboter sind ein wichtiger Bestandteil intelligenter, vernetzter Fabriken und finden sich vermehrt auch außerhalb der Fabrikhalle. AMD Xilinx hat nun das Robotics Starterkit Kria KR260 vorgestellt, die jüngste Ergänzung des Kria-Portfolios an adaptiven System-on-Modules (SOMs) und Entwickler-Kits. weiterlesen
Entwicklerkonferenz rund um FPGAs, Adaptive Computing und vieles mehr
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Die FPGA Conference Europe bietet Embedded Designern Orientierung mit speziellen Vorträgen zu FPGAs, GPUs, Adaptive Computing und Tools. Live-Workshops mit erfahrenen Trainern vermitteln sofort anwendbares Praxis-Know-how für den Entwicklungsalltag. Profitieren auch Sie vom Wissen hochkarätiger FPGA-Experten! Jetzt Programm ansehen und anmelden!
Entwicklungsboard
Videokit mit Raspberry Pi-Kamera und Display
Das bei TRS-Star erhältliche Titanium Entwicklungsboard Ti60 F225 mit vorinstallierten Demos von Efinix ermöglicht Entwicklern einen schnellen Einstieg in das Internet of Things. weiterlesen

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Seminar 26.-28.07. in Würzburg
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Entwickler-Boards für das IoT
Sensorfusion: Gassensor, IMU, Barometer und Temperatur
Ein komplettes Entwickler-Board mit verschiedenen Sensoren bietet Rutronik mit dem RAB1. Entwickler können gleich loslegen, denn für ein IoT-Design ist das modulare Board sofort einsatzbereit. weiterlesen
Optimiert für IoT und Embedded Systems
Canonical Ubuntu Core 22
Canonical Ubuntu Core 22, die vollständig containerisierte und für IoT- und Edge-Geräte optimierte Variante von Ubuntu 22.04 LTS, steht ab sofort zum Download bereit. weiterlesen

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Seminar am 29.07. in Würzburg
Embedded Machine Learning
Praktisch jede IoT-Anwendung benötigt in Zukunft auch Datenanalysefunktionen. Für komplexe Sensordaten bietet sich hierfür das maschinelle Lernen (ML) aus dem Bereich der künstlichen Intelligenz an. Unser Seminar liefert eine Einführung und zeigt auf, wie sich Sensordaten auf einem typischen Embedded System mittlerer Leistungsklasse mit ML-Algorithmen in Echtzeit analysieren lassen. Jetzt anmelden!
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