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Le chargeur intégré est disponible pour nos clients OR et VERT sur le site d'Elektor Magazine ! Pas encore membre ? Cliquez ici . accélérer l'innovation IdO cadre photo couleur à encre électronique Wi-Fi tutoriel ESP Launchpad flash de micrologics et minutes suivantes ESP32 et ChatGPT version du système d'autoprogrammation... Talkie-walkie avec ESP-NOW Seulement après tout le Wi-Fi, seulement après tout le Bluetooth non plus... l'idée d'un circuit avec l'ESP32-S3 construire un prototype avec les puces Espressif innovation des puces AIoT entretien avec Teo Swee-Ann, PDG d'Espressif Simulateur l'ESP32 avec Wokwi le jumeau numérique de votre projet essai de l'ESP32-S3-BOX-3 une plateforme complète de développement AIoT bien équiper pour mieux travailler conseils et orientation d'ingénieurs d'espressif l'histoire de l'ESP RainMaker Comment nous avons construit « votre » nuage IdO assemblage du kit du Cloc 2.0 d'Elektor un produit d'Elektor déballé par Espressif le lancement de l'ESP32-P4 la nouvelle ère des microcontrôleurs Rust et les systèmes embarqués les meilleurs outils de développement Que diriez-vous du développement de solutions embarquées Rest ? comment Espressif développe le langage Rust embarqué pour l'ESP32 Série de SoC Expressif une API avec les Solutions d'Espressif selon la capacité et la fonctionnalité du protocole ISOBUS carte VGA ESP32-S3 le voyage passionné de Bitluni dans la conception de produits Empreinte acoustique sur ESP32 identification des chansons avec le projet open source Olaf circulaire arbre de Noël 2023 célébration high-tech des fêtes de fin d'année une personne plus à l'aise et plus facile un projet amateur basé sur le module ESP8266 Espressif comment construire des applications IoT Sans Expertise Logicielle Avec la plateforme IoT avec la plateforme IoT Blynk et le matériel Espressif concevoir une Interface Graphique sur ESP32 Développement et facilitation rapides de l'IoT avec M5Stack page prototype pour une base énergétique intégrée sur ESP32 un distributeur pour les solutions IdO et plus Et détails : accès à Arduino sur le Nano ESP32 Alessandro Ranellucci et Martino Facchin débutent la collaboration avec Espressif innovation des puces IdO les idées d'Espressif simplifier le développement de microcontrôles avec la séparation des privilèges ESP-IDF un serveur pour la reconnaissance des libérations conditionnelles open-source... ...et l'ESP BOX Cela permet une reconnaissance faciale et une amélioration supplémentaire, à l'aide de l'ESP32-S3-EYE commutateur pour pile bouton, base sur un ESP32-C2 évaluation de la conception et des performances la maison intelligente évolue avec Matter libérer le potentiel de l'IdO pour les maisons intelligentes l'essor de la maison intelligente connectée

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Le téléchargement intégral de ce numéro est disponible pour nos membres GOLD et GREEN sur le site Elektor Magazine ! Pas encore membre ? Cliquez ici. qu’est-ce que l’edge AI ?L’IA, intégrée à l’appareil découvrez Edge Impulse StudioConcevez et déployez facilement des modèles d’IA en périphérie détection de mots-clés avec Edge ImpulseCollecter, entraîner et déployer contrôle d’appareils par commande vocale avec le Nordic Thingy:53 Termes clés pour comprendre l’edge AI et le machine learning cours accéléré : démarrez avec Edge ImpulseApprenez à collecter, entraîner et déployer un modèle ML avec l’Arduino Nano 33 BLE Sense un nouveau chapitre pour ArduinoD’une carte pour amateurs à une plateforme d’edge computing premiers pas avec la détection d’objets sur des appareils edge détection de défauts sur circuits imprimésVision par ordinateur avec Raspberry Pi adapter l’IA aux appareils les plus compacts optimiser l’efficacité énergétique des appareils edge AI alimentés sur batterie grille-pain intelligentL’IA qui reconnaît le toast parfait Thundercomm Rubik Pi 3Raspberry Pi et l’edge AI, enfin réunis Leadership, ML embarqué et révolution de l’IA en périphérie modèles vision-langage en périphérieCascade de modèles pour une meilleure fiabilité découvrez Edge ImpulseQuestions de la communauté Elektor mise à jour du projet n°5 : Compteur d’énergie ESP32Utiliser l’Edge AI pour identifier les charges domestiques reconnaissance de mouvements avec détection d’anomaliesUn tutoriel détaillé système de ventilation intelligent : fusion des données sonores et environnementalesUtilisation d’un microcontrôleur double-cœur et du ML pour l’automatisation des fenêtres et persiennes intégrer la commande vocale aux écouteurs et aux casques l'IA en périphérie : au cœur des appareils de demain

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Elektor GREEN and GOLD members can download their digital edition here. Not a member yet? Click here. The RISC-V Open-Source Processor Architecture16 Boards and MCUs You Should Know An FPGA-Based Audio Player with Equalizer (1)Mixing Digital Audio with an Arduino MKR Vidor 4000 Laser Head for Pico-Based Sand ClockDrawing with Light Enter the STM32 Edge AI Contest A Multi-Sensor Environmental Monitoring System for PlantsWireless Measurement of Water Supply and Light Conditions Maixduino AI-Powered Automatic DoormanFace Detection with a Camera Embedded Electronics 2024AI Is Set to Redefine the Industry Charge-Based In-Memory Compute at EnCharge AI AI Inferencing at 10 Times Lower Power and 20 Fold Lower Cost Click Board Helps Develop and Train ML Models for Vibration Analysis The Elektor Mini-WheelieA Self-Balancing Robot Kit MCU, I See YouMCUViewer Open-Source Multiplatform Debugging Tool USB 2.0 IsolatorElectrically Isolated Connections for USB Devices Intervention Before DamagePredictive Maintenance in Practice SPoE – Electromagnetic CompatibilitySingle-Pair with Power-Over-Ethernet Through the Eyes of EMC Color TV: A Wonder of Its TimeCreating a New World ECG Graph MonitoringAn Implementation with Hexabitz Modules and an STM32CubeMonitor The Battle for AI at the Edge HaLow Hits Record 16-km Wi-Fi Distance at 900 MHz First CHERI RISC-V Embedded Chip and Early Access Programme Third-Generation Wildfire Detection Uses Satellite Links From Life’s ExperienceChoice Overload Starting Out in Electronics……Continues Filtering and Controls Tone Quasi-Analog ClockworkA Remake of an Elektor Classic A Modular Approach to Sensor TestingThe ESP32-S3-Based Sensor Evaluation Board 2025: An AI OdysseyThe Rise of Foundation Models and Their Role in Democratizing AI Raspberry Pi Standalone MIDI Synthesizer (1)Preparing a Platform for Some Edge AI Experiments Err-lectronicsCorrections, Updates, and Readers’ Letters Universal AI RISC-V Processor Does It All — CPU, GPU, DSP, FPGA CEO Interview: Ventiva’s Thin and Cool Tech Dual-Core Programming with a Raspberry Pi PicoVenture Into the World of Parallel Programming

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Le téléchargement intégral de ce numéro est disponible pour nos membres GOLD et GREEN sur le site Elektor Magazine ! Pas encore membre ? Cliquez ici. mise à jour du PbMonitor v2.0Surveillance de batterie avec un circuit analogique améliorée mesure de la latence audioUn outil autonome pour évaluer les erreurs et la latence de la transmission audio onde carrée vs. diagramme de BodeVérification des performances d’un appareil audio embedded world 2026 coder intelligemment avec l’IAL’IA dans le développement logiciel pour les électroniciens analyseur audio QA403Une précision accessible pour les professionnels et les amateurs d’audio EasyGimbalAutonomous Camera Tracking with AI, Stepper and Servo Motors carte breakout Sigfox (2)Envoi de messages protection de circuitsContrôle des surtensions avec des diodes TVS tests de batteriesDes approches innovantes à l’aube d’une nouvelle ère diagnostique audiotroniqueUn premier préampli CANopenTermExplorer les réseaux CAN avec un outil open source stabilisation des amplificateurs opérationnelsstabilisation-des-amplificateurs-operationnels projet 2.0Corrections, mises à jour et courrier des lecteurs conditionnement du signalAstuces pour adapter des plages de tension adaptateur TDR pour oscilloscopeLongueur, court-circuit, désadaptation : tester les câbles par réflectométrie ! sur le vifLED It Be oscillateur de haut-parleur et testeur de résonanceUn projet expérimental dédié aux haut-parleurs perspectives de la communauté Elektor sur le test et la mesure carte émetteur-récepteur audio ESP32 (5)Traitement audio et contrôle à distance 2026 : une odyssée de l’IAL’IA a un problème de contexte solutions de stockage par batterie pour installation solaire sur balconPetites batteries, grand impact

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This multi-axis robot perfectly balances power and size. Features 5 Axis Payload: 3 kg Reach: 700 mm Repeatability: 0.1 mm Max Speed 1000 mm/s Applications Machine Tending Bin Picking Mobile platform Lab Automation Robotic Research Durable Collaborative robots for your automation Industrial-grade harmonic drive and servomotors guarantee 24/7 working without stop. Crafted from Carbon fiber, 15 kg weight makes it possible for easier deployment. Flexible deployment with safe feature Hand teaching, lightweight, space-saving and easy to re-deploy to multiple applications without changing your production layout. Perfectly for recurrent tasks. Collision detection is available for all of our cobots. Your safety is always the top priority. Graphical interface for beginner-friendly programming Compatible with various of operation systems, including macOS and Windows. Web-based technology compatible with all major browsers. Drag and drop to create your code in minutes. Powerful and open source SDK at your fingertips Fully functional open-source Python/C++ SDK provides more flexible programming. ROS/ROS2 packages are ready-to-go. Example codes help you to deploy the robotic arm smoothly. Specifications UFactory 850 xArm 5 xArm 6 xArm 7 Payload 5 kg 3 kg 5 kg 3.5 kg Reach 850 mm 700 mm 700 mm 700 mm Degrees of freedom 6 5 6 7 Repeatability ±0.02 mm ±0.1 mm ±0.1 mm ±0.1 mm Maximum Speed 1 m/s 1 m/s 1 m/s 1 m/s Weight (robot arm only) 20 kg 11.2 kg 12.2 kg 13.7 kg Maximum Speed 180°/s 180°/s 180°/s 180°/s Joint 1 ±360° ±360° ±360° ±360° Joint 2 -132°?132° -118°?120° -118°?120° -118°?120° Joint 3 -242°~3.5° -225°~11° -225°~11° ±360° Joint 4 ±360° -97°~180° ±360° -11°?225° Joint 5 -124°~124° ±360° -97°~180° ±360° Joint 6 ±360° ±360° -97°~180° Joint 7 ±360° Hardware Ambient Temperature Range 0-50°C Power Consumption Min 8.4 W, Typical 200 W, max 400 W Input Power Supply 24 V DC, 16.5 A Footprint Ø 126 mm Materials Aluminum, Carbon Fiber Base Connector Type M5x5 ISO Class Cleanroom 5 Robot Mounting Any End Effector Communication Protocol Modbus RTU(rs485) End Effector I/O 2x DI/2x DO/2x AI/1x RS485 Communication Mode Ethernet Included 1x xArm 5 robotic arm 1x AC control box 1x Robotic arm power cable 1x Robotic arm end effector adapter cable 1x Robotic arm signal cable 1x Control box power cable 1x Network cable 1x Mounting tool 1x Quick start guide

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Elektor GREEN and GOLD members can download their digital edition here. Not a member yet? Click here. Accelerating IoT Innovation A Color E-Ink Wi-Fi Picture Frame ESP-Launchpad TutorialFrom Zero to Flashing in Minutes ESP32 and ChatGPTOn the Way to a Self-Programming System… Walkie-Talkie with ESP-NOWNot Quite Wi-Fi, Not Quite Bluetooth! From Idea to Circuit with the ESP32-S3A Guide to Prototyping with Espressif Chips AIoT Chip InnovationAn Interview With Espressif CEO Teo Swee-Ann Simulate ESP32 with WokwiYour Project’s Virtual Twin Trying Out the ESP32-S3-BOX-3A Comprehensive AIoT Development Platform Electronics Workspace EssentialsInsights and Tips From Espressif Engineers The ESP RainMaker StoryHow We Built “Your” IoT Cloud Assembling the Elektor Cloc 2.0 KitAn Elektor Product Unboxed by Espressif Unleashing the ESP32-P4The Next Era of Microcontrollers Rust + EmbeddedA Development Power Duo Who Are the Rust-Dacious Embedded Developers?How Espressif is Cultivating Embedded Rust for the ESP32 Espressif’s Series of SoCs Building a PLC with Espressif SolutionsWith the Capabilities and Functionality of the ISOBUS Protocol The ESP32-S3 VGA BoardBitluni’s Exciting Journey Into Product Design Acoustic Fingerprinting on ESP32Song Recognition With Open-Source Project Olaf Circular Christmas Tree 2023A High-Tech Way to Celebrate the Holiday Season A Simpler and More Convenient LifeAn Amateur Project Based on the Espressif ESP8266 Module How to Build IoT Apps without Software ExpertiseWith Blynk IoT Platform and Espressif Hardware Building a Smart User Interface on ESP32 Quick & Easy IoT Development with M5Stack Prototyping an ESP32-Based Energy Meter A Value-Added Distributor for IoT and More In-Depth Insights: Interview With Arduino on the Nano ESP32Alessandro Ranellucci and Martino Facchin Discuss Espressif Collaboration Your AIoT Solution ProviderInsights From Espressif Streamlining MCU Development With ESP-IDF Privilege Separation An Open-Source Speech Recognition Server……and the ESP BOX The Thinking EyeFacial Recognition and More Using the ESP32-S3-EYE ESP32-C2-Based Coin Cell SwitchDesign and Performance Evaluation The Smart Home Leaps Forward with MatterUnlocking Smart Home IoT Potential Tech the Future: Where Is Smart Home IoT Headed?

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De dampen die vrijkomen tijdens het solderen zijn mogelijk schadelijk voor de gezondheid. Deze soldeerdampafzuiger wordt stevig met een beugel aan de werktafel bevestigd. Dankzij de 3 assen kan de soldeerdampafzuiger perfect op de juiste plek worden gepositioneerd, d.w.z. direct boven de opstijgende soldeerdampen. De schadelijke soldeerdampen worden afgezogen door een krachtige maar stille ventilator, en gefilterd door een actief koolstoffilter. Kenmerken Zuigt soldeerdampen weg Absorbeert giftige gassen en dampen van soldeerwerkzaamheden Vermindert de kans op hoofdpijn, oogirritatie en misselijkheid Instelbare absorptiehoek voor nauwkeurige plaatsing Eenvoudig vervangbaar actief koolstoffilter Krachtige ventilator Laag geluidsniveau en lange levensduur Specificaties Absorptiecapaciteit: 1 m³/min (max.) Stroomverbruik: 23 W Voeding: 220-240 VAC Hoeveelheid actief koolstoffilter: 7 g Maximaal absorptiegewicht: 2 g Afmetingen: 220 x 270 x 168 mm (B x H x D) Gewicht: 1,4 kg

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Diese Ausgabe steht allen GOLD- und GREEN-Mitgliedern auf der ElektorMagazine-Website zum Download bereit! Sie sind noch kein Mitglied? Hier klicken! CaptureCountEin Objektdetektor und -zähler auf dem Raspberry Pi 5 Spannungsreferenz mit Arduino Pro MiniLinearisieren und kalibrieren Sie analoge Eingänge FPGAs für EinsteigerDer Weg vom Mikrocontroller zur FPGA-Programmierung Update: STM32 Wireless Innovation Design Contest 2024 Bluetooth LE mit MAUISteuer-Apps für Android und Co. Breakout-Board für Port-ErweiterungMehr I/Os für Ihr Entwicklungssystem AI-SpezialistMachine Learning mit dem Jetson Nano 2024: Eine Odyssee in die KIErste Gehversuche mit TensorFlow 262.144 Wege, das Spiel des Lebens zu spielenEin Leserprojekt in Kürze Aus dem Leben gegriffenDer Chinesische Drache Bringen Sie Ihren DC-Bürstenmotor zum Laufen!Beispielprojekte aus dem Motor Control Development Bundle von Elektor ESP32-RS232-AdapterWireless-Anbindung klassischer Messgeräte Aller Anfang......muss nicht schwer sein: Mehr über Operationsverstärker Empfehlungen für ESP-Bibliotheken Piezoelektrische BauelementeBemerkenswerte Bauteile Ein intelligenter ObjektzählerBilderkennung leicht gemacht mit Edge Impulse Meistern Sie die kniffligsten Probleme Ihrer Embedded-Entwicklungen! ESP32-TerminalEin Handheld-Gerät mit Touch-Display Erste Schritte mit dem Zephyr RTOSSehr leistungsfähig, aber schwer zu beherrschen Preisgekrönte EthikEin Gespräch mit CTO Alexander Gerfer von Würth Elektronik eiSos über die Ermöglichung von Innovation und achtsames Verhalten Projekt 2.0Korrekturen, Updates und Leserbriefe

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The SQ series of handsfree PCBite probes from Sensepeek are insulated, come with included color-coded cable holders and have a lower point of gravity making them even more stable compared with the original SP series of probes. All the loved features of handsfree measurement, exchangeable fine pitch spring tipped test needle and the minimalistic design is maintained to make traditional sized and handheld probes obsolete. Features All handsfree probes from Sensepeek makes instant measurements or long triggering sessions a breeze. No more soldering wires to connect your probe or complicated tools to setup, just positioning the probe needle on any test point or component in the signal path and release. Saves time and frustration during development, verification and repairs. The minimalist design and the spring-loaded test needle makes it possible to simultaneously measure on fine pitch components and nearby signals. Both length and weight of the SQ probes are perfectly balanced to be used with the included PCB holders and base plate which is a must for handsfree function. The probe holder comes with a powerful magnet in the base, as for all PCBite probes and holders which makes the probe easy to place and reposition. The SQ series of probes can be used handheld without the probe holder as they have an insulated grip but their full potential is used when measuring handsfree. One side of the included baseplate is matte and the other is mirror polished. The mirror polished surface makes it easy to see components on the circuit board underside. For added protection during measurement the included insulation cover can be mounted on one of the surfaces. Included 4x PCBite PCB holders 1x Set of yellow insulation washers for the PCB holders 1x Large Base plate (A4) 1x Insulation cover for the base plate (A4) 1x Micro fiber cloth 4x SQ10 probes and pin tipped test needles (black) 2x Banana to dupont test wires (red/black) 5x Dupont to dupont test wires 1x Set of cable holders (4 colors) 4x Extra test needles Downloads User guide (PCBite kit) User guide (SQ10 probes)

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Elektor GREEN and GOLD members can download their digital edition here. Not a member yet? Click here. What to expect This Elektor edition guest-edited by Edge Impulse explores the edge AI workflow, from data collection and model training to deployment and optimization: End-to-End Edge AIA hands-on object detection series that walks through the complete machine learning pipeline on embedded hardware. High-Resolution, High-Speed Object Counting (Nvidia Jetson Nano, TensorRT)Pushing inference speed and precision for visual counting applications. PCB Defect Detection with Computer Vision (Raspberry Pi)Smarter manufacturing through embedded vision. Smart Building Ventilation with Sensor FusionAI-powered environmental optimization for energy efficiency. Analog Meter Reading (Arduino Nicla Vision)A TinyML approach to automating analog infrastructure. Smart Appliance Control Using Voice Commands (Nordic Thingy:53)Speech recognition at the edge. Liquid Classification with TinyML (Seeed Wio Terminal + TDS Sensor)Combining IoT sensing and embedded ML for fluid analysis. Surgery Inventory Object DetectionApplying real-time vision to healthcare logistics. Plus, the magazine includes exclusive interviews with: Edge Impulse co-founders Zach Shelby and Jan Jongboom; Qualcomm Technologies VP of product management Manny Singh; and EDGE AI FOUNDATION CEO Pete Bernard. Also included are a Tech the Future essay titled "AI at the Edge: Powering the Next Generation of Devices," an Industry Case Study on GlobalSense, and more. Contents What the Heck Is Edge AI Anyway?Bringing Intelligence to the Device Meet Edge Impulse StudioEasily Build and Deploy Edge AI Models Keyword Spotting with Edge ImpulseCollect, Train, and Deploy Smart Appliance Control Using Voice Commands with the Nordic Thingy:53 Key Terms for Understanding Edge AI and Machine Learning Crash Course: Getting Started with Edge ImpulseLearn to Collect, Train, and Deploy an ML Model with the Arduino Nano 33 BLE Sense A New Chapter for ArduinoFrom Hobby Board to Edge Computing Powerhouse Getting Started with Object Detection on Edge Devices PCB Defect DetectionComputer Vision with Raspberry Pi Scaling AI to the Smallest Devices Optimizing Power Efficiency in Battery-Driven Edge AI Devices AI ToasterWhen Edge AI Meets Breakfast Thundercomm Rubik Pi 3Raspberry Pi Familiarity Meets Edge AI Leadership, Embedded ML, and the Edge Revolution Vision Language Models for the EdgeCascading Models for Better Reliability Get to Know Edge ImpulseQuestions from the Elektor Community Project Update #5: ESP32-Based Energy MeterUsing Edge AI to Recognize Household Loads Motion Recognition with Anomaly DetectionAn End-to-End Tutorial Smart Ventilation System: Fusing Sound and Environmental DataA Dual-MCU Machine Learning Approach for Automated Window and Louver Control Bringing Voice Control to Earbuds and Headsets AI at the Edge: Powering the Next Generation of Devices

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Elektor GREEN and GOLD members can download their digital edition here. Not a member yet? Click here. What to expect This Elektor edition guest-edited by Edge Impulse explores the edge AI workflow, from data collection and model training to deployment and optimization: End-to-End Edge AIA hands-on object detection series that walks through the complete machine learning pipeline on embedded hardware. High-Resolution, High-Speed Object Counting (Nvidia Jetson Nano, TensorRT)Pushing inference speed and precision for visual counting applications. PCB Defect Detection with Computer Vision (Raspberry Pi)Smarter manufacturing through embedded vision. Smart Building Ventilation with Sensor FusionAI-powered environmental optimization for energy efficiency. Analog Meter Reading (Arduino Nicla Vision)A TinyML approach to automating analog infrastructure. Smart Appliance Control Using Voice Commands (Nordic Thingy:53)Speech recognition at the edge. Liquid Classification with TinyML (Seeed Wio Terminal + TDS Sensor)Combining IoT sensing and embedded ML for fluid analysis. Surgery Inventory Object DetectionApplying real-time vision to healthcare logistics. Plus, the magazine includes exclusive interviews with: Edge Impulse co-founders Zach Shelby and Jan Jongboom; Qualcomm Technologies VP of product management Manny Singh; and EDGE AI FOUNDATION CEO Pete Bernard. Also included are a Tech the Future essay titled "AI at the Edge: Powering the Next Generation of Devices," an Industry Case Study on GlobalSense, and more. Contents What the Heck Is Edge AI Anyway?Bringing Intelligence to the Device Meet Edge Impulse StudioEasily Build and Deploy Edge AI Models Keyword Spotting with Edge ImpulseCollect, Train, and Deploy Smart Appliance Control Using Voice Commands with the Nordic Thingy:53 Key Terms for Understanding Edge AI and Machine Learning Crash Course: Getting Started with Edge ImpulseLearn to Collect, Train, and Deploy an ML Model with the Arduino Nano 33 BLE Sense A New Chapter for ArduinoFrom Hobby Board to Edge Computing Powerhouse Getting Started with Object Detection on Edge Devices PCB Defect DetectionComputer Vision with Raspberry Pi Scaling AI to the Smallest Devices Optimizing Power Efficiency in Battery-Driven Edge AI Devices AI ToasterWhen Edge AI Meets Breakfast Thundercomm Rubik Pi 3Raspberry Pi Familiarity Meets Edge AI Leadership, Embedded ML, and the Edge Revolution Vision Language Models for the EdgeCascading Models for Better Reliability Get to Know Edge ImpulseQuestions from the Elektor Community Project Update #5: ESP32-Based Energy MeterUsing Edge AI to Recognize Household Loads Motion Recognition with Anomaly DetectionAn End-to-End Tutorial Smart Ventilation System: Fusing Sound and Environmental DataA Dual-MCU Machine Learning Approach for Automated Window and Louver Control Bringing Voice Control to Earbuds and Headsets AI at the Edge: Powering the Next Generation of Devices

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