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A Practical Guide to AI, Python, and Hardware Projects Welcome to your BeagleY-AI journey! This compact, powerful, and affordable single-board computer is perfect for developers and hobbyists. With its dedicated 4 TOPS AI co-processor and a 1.4 GHz Quad-core Cortex-A53 CPU, the BeagleY-AI is equipped to handle both AI applications and real-time I/O tasks. Powered by the Texas Instruments AM67A processor, it offers DSPs, a 3D graphics unit, and video accelerators. Inside this handbook, you‘ll find over 50 hands-on projects that cover a wide range of topics—from basic circuits with LEDs and sensors to an AI-driven project. Each project is written in Python 3 and includes detailed explanations and full program listings to guide you. Whether you‘re a beginner or more advanced, you can follow these projects as they are or modify them to fit your own creative ideas. Here’s a glimpse of some exciting projects included in this handbook: Morse Code Exerciser with LED or BuzzerType a message and watch it come to life as an LED or buzzer translates your text into Morse code. Ultrasonic Distance MeasurementUse an ultrasonic sensor to measure distances and display the result in real time. Environmental Data Display & VisualizationCollect temperature, pressure, and humidity readings from the BME280 sensor, and display or plot them on a graphical interface. SPI – Voltmeter with ADCLearn how to measure voltage using an external ADC and display the results on your BeagleY-AI. GPS Coordinates DisplayTrack your location with a GPS module and view geographic coordinates on your screen. BeagleY-AI and Raspberry Pi 4 CommunicationDiscover how to make your BeagleY-AI and Raspberry Pi communicate over a serial link and exchange data. AI-Driven Object Detection with TensorFlow LiteSet up and run an object detection model using TensorFlow Lite on the BeagleY-AI platform, with complete hardware and software details provided.

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Bouw uw eigen RISC-V-controllerEerste stappen met de NEORV32 RISC-V softcore voor goedkope FPGA’s Het gebruik van Arduino’s seriële plotterGrafieken plotten met Arduino is gemakkelijk CLUE van AdafruitEen slimme oplossing voor IoT-projecten Bufferboard voor de Raspberry Pi 400Bescherm uw I/O’s Raspberry Pi RP2040-boards in overvloed Een handboek voor DHZ elektronische beveiliging en spionageSRAM – gebakken of diepgevroren Onderdelen identificerenTips & trucs, vakkunstigheden en andere nuttige informatie DHZ aanraakloze lichtschakelaar Alle begin......gaat compenseren en transformeren Nieuwe embedded-ontwikkelingenRust en het up-to-date houden van IoT-implementaties Infographics Hoe de industrie- en automobielsector zullen profiteren van 5G Relais met bewegende spoelVreemde onderdelen Oost West Lab BestAlles draait om de bank... Kennismaking met neuronen in neurale netwerkenDeel 4: embedded neuronen Magnetische levitatie “the very easy way”De derde en meest compacte versie PLC-programmering met de Raspberry Pi en het OpenPLC-projectVisualisatie van PLC-programma’s met AdvancedHMI Uit het leven gegrepenInpakken en wegwezen Onder de radarMicrocontrollers die u zou moeten kennen Draadloos monitoren en debuggenvoor Arduino, ESP32 en co. Draagbare temperatuur- en vochtigheidsmetermet gebruiksklare modules Lithium-accupacks reparerenSpaart geld + geeft meer kracht! GUI's maken met PythonMeme-Generator De drie grote vraagtekensWaarom wat wie Hexadoku

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AI Projects for the Raspberry Pi with the AI HAT+ Edge AI is transforming everyday devices by putting intelligence where it matters most: directly inside the hardware. With on-device inference, a camera can recognize a visitor instantly, a phone can translate speech without streaming audio to the cloud, and a wearable can detect anomalies in real time—fast, private, and reliable even when the network disappears. This book is your practical guide to building exactly those kinds of systems with the Raspberry Pi AI HAT+ and the Hailo-8L accelerator. You’ll start with clear foundations: core AI and machine-learning concepts, how neural networks work, and what truly distinguishes Edge AI from cloud AI—plus an honest look at ethical considerations and future impacts. Then it’s straight to hands-on physical computing. Step by step, you’ll set up Raspberry Pi OS, power and cooling, and develop in Python using the Thonny IDE. You’ll learn GPIO basics with lights and servos, mount the AI HAT+ hardware, install and verify the Hailo software stack, and connect the right camera—official modules or USB webcams, even multiple cameras. From your first pipeline to real projects, you’ll run person detection, pose estimation, segmentation, and depth estimation, then level up with YOLO object detection: smart alerts, guest counters, and custom extensions. You’ll even connect vision to motion by combining gesture recognition with servo-driven mechanisms, including a robotic arm. With troubleshooting tips, hardware essentials, and a practical Python refresher, this book turns Edge AI from buzzword into buildable reality.

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39 Experiments with Raspberry Pi and Arduino This book is about Raspberry Pi 3 and Arduino camera projects. The book explains in simple terms and with tested and working example projects, how to configure and use a Raspberry Pi camera and USB based webcam in camera-based projects using a Raspberry Pi. Example projects are given to capture images, create timelapse photography, record video, use the camera and Raspberry Pi in security and surveillance applications, post images to Twitter, record wildlife, stream live video to YouTube, use a night camera, send pictures to smartphones, face and eye detection, colour and shape recognition, number plate recognition, barcode recognition and many more. Installation and use of popular image processing libraries and software including OpenCV, SimpleCV, and OpenALPR are explained in detail using a Raspberry Pi. The book also explains in detail how to use a camera on an Arduino development board to capture images and then save them on a microSD card. All projects given in this book have been fully tested and are working. Program listings for all Raspberry Pi and Arduino projects used in this book are available for download on the Elektor website.

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Projekte mit Arduino Uno und Raspberry Pi In diesem Buch werden Anwendungen von Arduino Uno und Raspberry Pi 4 in praxisnahen Projekten auf Basis von CAN-Bus detailliert beschrieben. Durch den Einsatz von entweder Arduino Uno oder Raspberry Pi in Verbindung mit handelsüblichen CAN-Bus-Schnittstellenmodulen werden die Entwicklung, Fehlersuche und Fehlerbeseitigung sowie die Überprüfung von Projekten auf CAN-Bus-Basis erheblich erleichtert. Dieses Buch richtet sich an jeden, der mehr über den CAN-Bus lernen möchte und mit den Grundlagen der Elektronik vertraut ist. Hilfreich ist auch Erfahrung mit den Programmiersprachen C und Python sowie mit der Programmierung von Arduino Uno unter Verwendung seiner IDE und von Raspberry Pi zu haben. Das Buch ist eine nützliche Informationsquelle und ein Nachschlagewerk für jeden, der Antworten auf eine oder mehrere der folgenden Fragen sucht: Welche Bussysteme stehen für die Automobilindustrie zur Verfügung? Was sind die Grundprinzipien des CAN-Bus? Welche Arten von Frames (oder Datenpaketen) stehen in einem CAN-Bussystem zur Verfügung? Wie können Fehler in einem CAN-Bussystem erkannt werden, und wie zuverlässig ist ein CAN-Bussystem? Welche Arten von CAN-Bus-Controllern gibt es? Welches sind die Funktionsprinzipien des MCP2515 CAN-Bus-Controllers? Wie kann ich ein CAN-Bus-Projekt mit Arduino Uno realisieren? Wie kann ich Arduino oder Raspberry Pi CAN-Bus-Projekte mit 2 und 3 Knoten erstellen? Wie kann ich die Daten auf dem CAN-Bus analysieren? Wie kann ich ein CAN-Bus-Projekt mit Raspberry Pi ausführen?

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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. L'architecture de processeur open-source RISC-V16 cartes et MCU à connaître un lecteur audio avec égaliseur basé sur un FPGAMixage audio numérique avec un Arduino MKR Vidor 4000 tête laser pour l’horloge de sable basé sur Raspberry Pi PicoDessiner avec la lumière participez au concours STM32 Edge AI système de contrôle environnemental multi-capteurs pour les plantesMesure sans fil de l'approvisionnement en eau et de la luminosité porte automatique contrôlée par l'IA et MaixduinoReconnaissance faciale avec une caméra l’électronique embarquée en 2024L’IA va redéfinir l’industrie Calcul en mémoire basé sur la charge chez EnCharge AI des opérations d'IA avec 10 fois moins d'énergie et des coûts divisés par 20 Une carte pour le développement et l’entraînement des modèles ML d’analyse des vibrations Elektor Mini-WheelieKit robot gyropode (robot autostabilisé) MCUViewerMCUViewer outil de débogage open source multiplateforme isolateur USB 2.0Isolation éléctrique pour les périphériques USB anticipation et actionApplication pratique de la maintenance prédictive SPoE – compatibilité électromagnétiquePaire unique avec Power-over-Ethernet à travers les yeux d'EMC rétro-techCréer un monde nouveau avec la télévision couleur surveillance ECGavec des modules Hexabitz et STM32CubeMonitor la bataille pour l’IA en périphérie HaLow atteint une distance Wifi record de 16 km à 900 MHz première puce embarquée CHERI RISC-V et programme d'accès anticipé la détection des incendies de forêt de troisième génération utilise des liaisons satellites sur le vifDélices et supplices du choix démarrer en électronique......Filtrage et contrôle de la tonalité Kit d'horloge quasi-analogiqueNouvelle version d'un classique d'Elektor une approche modulaire de test des capteursCarte de test de capteurs basée sur l'ESP32-S3 2025 : une odyssée de l'IAL'essor des modèles de fondation et leur impact sur l'accessibilité de l'IA Synthétiseur MIDI autonome Raspberry Pi (1)Préparation d'une plateforme pour des expériences d’IA en périphérie projet 2.0Corrections, mises à jour et courrier des lecteurs Le RISC-V AI, un processeur à tout faire : CPU, GPU, DSP, FPGA paroles de PDG : fraîcheur, silence et finesse programmation Dual-Core avec le Raspberry Pi PicoLe monde de la programmation parallèle

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LoRa with the Raspberry Pi PicoFun with MicroPython What Is RISC-V?And Why the Industry Is So Excited About a New Processing Core! Elektor @ 60Circuits of Summer Past Versatile Power Supply for BreadboardsPositive and Negative Voltages Out of 5 V from USB Raspberry Pi Pico EssentialsSample Chapter: Wi-Fi with the Raspberry Pi Pico Magnetic Levitation the Easy Way Hands On the Parallax Propeller 2Part 3: Smart Pins and Serial Data (UART) Nucleo Boards Programming with the STM32CubeIDESample Chapter: FreeRTOS for the STM32 MCU Developer's ZoneTips & Tricks, Best Practices and Other Useful Information Miniware DT71 Digital Tweezers Wearable Wi-Fi Gadget: ESPHome Does the Job Again Starting out in ElectronicsEasier Than Imagined! This Concludes the Subject of “Capacitors” Simple Sketches Using the Qwiic Ecosystem Java on the Raspberry Pi (Part 2)Controlling GPIOs with a Spring REST Service Raspberry Pi Compute Module 4A Raspberry Pi for Industry Portable, Stand-Alone Air Quality Display for 2.5 µm ParticlesKeep(s) an Eye on Your Health From Life’s ExperienceThe Future Was Better in the Past MicroPython for the ESP32 and FriendsPart 1: Installation and Our First Programs Charge-Coupled Devices in OscilloscopesPeculiar Parts, the series ESD – The Invisible DestroyerComponents Trashed by a Bolt from the Blue Solar Power for Mowing RobotsEcological, Inexpensive, Simple! Europe’s Efforts to Tame Big Tech HexadokuThe Original Elektorized Sudoku

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Mehr als 50 Grundlagenprojekte mit MicroPython und dem RP2040-Mikrocontroller Der Raspberry Pi Pico ist eine leistungsstarke Mikrocontroller-Platine, die speziell für das Physical Computing – also hardwarenahe Anwendungen – entwickelt wurde. Der Raspberry Pi Pico kann so programmiert werden, dass er eine einzelne Aufgabe sehr effizient ausführt und ermöglicht so schnelle Steuerungs- und Überwachungsanwendungen in Echtzeit. Der 'Pico', wie wir ihn nennen, basiert auf dem schnellen, effizienten und kostengünstigen Dual-Core ARM Cortex-M0+ RP2040 Mikrocontroller-Chip, der mit bis zu 133 MHz läuft und über 264 KB SRAM und 2 MB Flash-Speicher verfügt. Neben dem großen Speicher hat der Pico noch weitere attraktive Eigenschaften, darunter eine große Anzahl von GPIO-Pins sowie gängige Schnittstellen wie ADC, SPI, I²C, UART und PWM. Als Krönung bietet der Chip schnelle und genaue Timer, eine Hardware-Debug-Schnittstelle und einen internen Temperatursensor. Zur Programmierung lassen sich leicht die gängigen Hochsprachen wie MicroPython oder C/C++ verwenden. Dieses Buch ist eine Einführung in die Verwendung des Pico mit der Programmiersprache MicroPython. In allen Projekten wird die Thonny-Entwicklungsumgebung (IDE) eingesetzt. Über 50 Projekte decken folgende Themen ab: Installation von MicroPython auf dem Raspberry Pi Pico Timer-Interrupts und externe Interrupts Projekte mit Analog-Digital-Wandler (ADC) Verwendung des internen sowie externer Temperatursensoren Datenlogger Projekte zur PWM, UART, I²C-Bus und SPI-Bus Wi-Fi und Bluetooth für die Kommunikation mit Smartphones Projekte mit dem Digital-Analog-Wandler (DAC) Alle in diesem Buch vorgestellten Projekte wurden vollständig getestet und sind funktionsfähig. Es werden keine Programmier- oder Elektronikkenntnisse vorausgesetzt, um sie nachzuvollziehen. Für alle beschriebenen Projekte gibt es kurze Beschreibungen, Blockdiagramme, detaillierte Schaltpläne und vollständige MicroPython-Programmlistings. Die Listings sind auch auf der zum Buch gehörenden Elektor-Webseite zu finden.

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Deze complete programmeercursus voor de ESP32-microcontroller bevat een leerboek, een componentenkit, praktijkgerichte projecten en een uitgebreide online cursus met simulaties. Ideaal om stap voor stap embedded systems te leren programmeren in MicroPython via een praktische, hands-on aanpak. Een praktische introductie tot embedded systems met de ESP32 Deze cursus is ontworpen voor beginners in embedded systems die op zoek zijn naar een gestructureerde en voorbeeldgerichte start. Een kit met LED’s en weerstanden, schakelaars, sensoren en actuatoren, displays, een breadboard en draden is inbegrepen. Deze worden in de cursus gebruikt om voorbeeldtoepassingen te demonstreren. Er is geen voorkennis van Arduino of embedded ontwikkeling vereist. Elke sectie bevat praktische voorbeelden en mini-projecten om belangrijke concepten te versterken en verdere verkenning te stimuleren. Aan het einde van de cursus kunt u niet alleen de voorbeelden reproduceren, maar ook uitbreiden met uw eigen ideeën en toepassingen. Wat leert u? Microcontrollers programmeren in MicroPython met de ESP32 met behulp van de Thonny IDE Werken met digitale I/O, knoppen en encoders uitlezen, LED’s en relais aansturen Analoge ingangen, spanningen en sensoren uitlezen Genereren van analoge uitgangssignalen en PWM Gebruik van seriële communicatie zoals UART, I²C en SPI om displays aan te sturen en digitale sensoren en SD-kaarten uit te lezen Tijdbeheer Werken met interrupts Realtime sensorinput en besturing via knoppen, LED’s en displays Aansturen van actuatoren zoals relais en servomotoren Voor wie is dit? Studenten en zelflerenden die embedded systems willen ontdekken Makers en IoT-enthousiastelingen die hun hardwarevaardigheden willen verbeteren Docenten en trainers die kant-en-klaar lesmateriaal zoeken Wat zit er in de doos? Toegang tot de volledige cursus op het Elektor Academy Pro leerplatform ESP32 microcontrollerboard + USB-kabel Boek: Programming Microcontrollers in MicroPython Downloadbare projectbestanden voor elke module Componentenkit: 2× LED, rood, 5 mm LED, groen, 5 mm 3× weerstand, 470 Ω, 0,25 W LDR Potentiometer, 10 kΩ, lineair Drukknop Rotary encoder module Relaismodule DHT22 temperatuur- en vochtigheidssensor TM1637-compatibel 4-digit 7-segment display MPU-6050 IMU met headers SSD1306-compatibel I²C OLED display Micro SD-kaartadapter met header Buzzer SG90 micro servo ILI9341-compatibel SPI 240×320 TFT display 20× jumper wires Breadboard Alle programmeercursussen (en verschillen in inhoud) Cursus Arduino Raspberry Pi Pico with Arduino C/C++ ESP32 with Arduino C/C++ Raspberry Pi Pico with MicroPython ESP32 with MicroPython Online cursus Access to Arduino Course Access to Pico with Arduino C/C++ Course Access to ESP32 with Arduino C/C++ Course Access to Pico with MicroPython Course Access to ESP32 with MicroPython Course Board Uno R3 Raspberry Pi Pico ESP32 Raspberry Pi Pico ESP32 Boek Programming Microcontrollers in C/C++ Using Arduino Programming Microcontrollers in C/C++ Using Arduino Programming Microcontrollers in C/C++ Using Arduino Programming Microcontrollers in MicroPython Programming Microcontrollers in MicroPython Kit 40-delige componenten-kit 40-delige componenten-kit 40-delige componenten-kit 40-delige componenten-kit 40-delige componenten-kit

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Projects with Arduino Uno & Raspberry Pi with Examples for the MCP2515 CAN Bus Interface Module This book details the use of the Arduino Uno and the Raspberry Pi 4 in practical CAN bus based projects. Using either the Arduino Uno or the Raspberry Pi with off-the-shelf CAN bus interface modules considerably ease developing, debugging, and testing CAN bus based projects. This book is written for students, practicing engineers, enthusiasts, and for everyone else wanting to learn more about the CAN bus and its applications. The book assumes that the reader has some knowledge of basic electronics. Knowledge of the C and Python programming languages and programming the Arduino Uno using its IDE and Raspberry Pi will be useful, especially if the reader intends to develop microcontroller-based projects using the CAN bus. The book should be a useful source of reference material for anyone interested in finding answers to questions such as: What bus systems are available for the automotive industry? What are the principles of the CAN bus? How can I create a physical CAN bus? What types of frames (or data packets) are available in a CAN bus system? How can errors be detected in a CAN bus system and how dependable is a CAN bus system? What types of CAN bus controllers exist? How do I use the MCP2515 CAN bus controller? How do I create 2-node Arduino Uno-based CAN bus projects? How do I create 3-node Arduino Uno-based CAN bus projects? How do I set the acceptance masks and acceptance filters? How do I analyze data on the CAN bus? How do I create 2-node Raspberry Pi-based CAN bus projects? How do I create 3-node Raspberry Pi-based CAN bus projects?

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Dit boek gaat over de Raspberry Pi, en over het programmeren in C. De programmeertaal C en het besturingssysteem Linux (Raspbian) passen uitstekend bij elkaar. Alles wat we nodig hebben om in C te programmeren wordt meegeleverd met het besturingssysteem van de Raspberry Pi. In dit boek leert u hoe C gebruikt wordt met de Raspberry Pi, en krijgt u een overzicht van de taal. WiringPi is een softwarebibliotheek voor de Raspberry Pi waarmee C hardware-uitbreidingen kan benaderen. Die bibliotheek wordt gebruikt om sensoren uit te lezen en om extra hardware aan te sturen. U gaat experimenteren met LED’s en schakelaars, met motoren, met geluid en met sensoren voor temperatuur, luchtdruk, en luchtvochtigheid. Met een Linux-systeem kunt u een webserver maken, inclusief interactieve websites met PHP en WiringPi. Daarom is ook een beknopt overzicht van HTML en PHP in het boek opgenomen. In de voorbeelden worden sensoren via het web uitgelezen en worden apparaten bestuurd. In het laatste voorbeeld wordt een temperatuurlogger gemaakt. Die meet elk kwartier de temperatuur. Een tabel met de meetwaarden kan via het web worden uitgelezen. Alle voorbeeldprogramma’s kunnen worden gedownload van de website van Elektor.

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A Beginner's Guide to AI and Edge Computing Artificial Intelligence (AI) is now part of our daily lives. With companies developing low-cost AI-powered hardware into their products, it is now becoming a reality to purchase AI accelerator hardware at comparatively very low costs. One such hardware accelerator is the Hailo module which is fully compatible with the Raspberry Pi 5. The Raspberry Pi AI Kit is a cleverly designed hardware as it bundles an M.2-based Hailo-8L accelerator with the Raspberry Pi M.2 HAT+ to offer high speed inferencing on the Raspberry Pi 5. Using the Raspberry Pi AI Kit, you can build complex AI-based vision applications, running in real-time, such as object detection, pose estimation, instance segmentation, home automation, security, robotics, and many more neural network-based applications. This book is an introduction to the Raspberry Pi AI Kit, and it is aimed to provide some help to readers who are new to the kit and wanting to run some simple AI-based visual models on their Raspberry Pi 5 computers. The book is not meant to cover the detailed process of model creation and compilation, which is done on an Ubuntu computer with massive disk space and 32 GB memory. Examples of pre-trained and custom object detection are given in the book. Two fully tested and working projects are given in the book. The first project explains how a person can be detected and how an LED can be activated after the detection, and how the detection can be acknowledged by pressing an external button. The second project illustrates how a person can be detected, and how this information can be passed to a smart phone over a Wi-Fi link, as well as how the detection can be acknowledged by sending a message from the smartphone to your Raspberry Pi 5.

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