#SeeedWeekly: Sert endüstriyel ortamlar için yeni Raspberry Pi CM4 tabanlı EdgeBox ve geçitler ile yönlendiriciler için PIzza. Jetson Nano/NX modülü için soğutucu geldi!
Eğer Jetson Nano ile herhangi bir türde bir hesaplama uygulaması tasarlıyorsanız, aşırı ısınma sorunlarından kaçınmak istiyorsanız soğutucu olmadan yapamazsınız .
NVIDIA Jetson Nano Modülü ile tamamen uyumlu
Yüksek performanslı hesaplama için gereklidir: Modül sıcaklıklarını düşük tutarak aşırı ısınma ve kısıtlama sorunlarını önler
Etkili termal yönetim: Tam Alüminyum Alaşım Soğutucu
Kullanım için güvenli: Yay montaj arayüzü, Jetson Nano modülüne aşırı basınç uygulamasını önler
Jetson Nano Modülü için Alüminyum Soğutucu ile NVIDIA Jetson Nano Modülü ve Jetson Mate Küme Mini birleştirirseniz, mükemmel bir şekilde soğutulmuş bir GPU küme çözümü elde edersiniz!
Veri analitiği ve hatta makine öğrenimi gibi yoğun iş yüklerini, aşırı ısınma ve performans kısıtlama sorunları olmadan çalıştırın.
EdgeBox-RPi, zorlu endüstriyel ortamlar için tasarlanmış, Raspberry Pi Compute Module 4 (CM4) ile güçlendirilmiş, fanless bir Edge Computing Kontrol Cihazıdır. Endüstriyel sınıf izole DI/DO terminali ve RS-485 arayüzü ile inşa edilmiştir. Bulut veya IoT uygulamalarında saha ağlarını bağlamak için kullanılabilir.
Endüstriyel uygulamalar için zengin arayüzler
Endüstriyel sınıf izole DI/DO terminali
Endüstriyel sınıf izole RS-485 arayüzü
Çeşitli ağ bağlantı seçenekleri
Çift bant 2.4GHz/5GHz Wi-Fi
Gigabit Ethernet
4G/LTE iletişim
Süperkapasitör ile entegre kesintisiz güç kaynağı (UPS) ile güvenilirlik için tasarlanmıştır
Tam Alüminyum soğutucu muhafaza ile entegre termal yönetim
Normal ultrasonik sensörler, engellere
olan mesafe değişikliklerini kolayca
ölçebilir, ancak insanlar saymak gibi
karmaşık gerçek dünya görevleri için
ne yapabiliriz? Wio Terminal üzerinde
çalışan TinyML ile, mesafe
kalıpları üzerinde bir makine
öğrenme modeli eğitebiliriz ve insanların
bir odaya girip çıktığını tanıyabiliriz!
“““html
TinyML ile desteklenmektedir, mesafe desenleri üzerinde makine öğrenimi modeli eğitin
Verileri Edge Impulse aracılığıyla toplayın
Önemli verileri kaçırmadığınızdan emin olmak için sürekli çıkarım örneğini kullanın.
Oda doluluk verilerini bulutta saklayın ve PC’de görselleştirin
Azure IoT Central’a bağlanın, Serial Terminal’de detaylı ilerleme geri bildirimini izleyin
Wio Terminal Akıllı Bahçe Kiti ile, toprak nemini, ışığı, sıcaklığı ve bitkiler için nemi Wio Terminal LCD’sinde toplayabilir ve ölçebilirsiniz ve verileri görselleştirebilirsiniz!
Tak ve çalıştır Grove sensör modüllerinin bir setini kullanarak bilgileri Wio Terminal’ın yerleşik ekranında düzenli bir şekilde görüntüleyin. Yerleşik Bluetooth veya WiFi ile akıllı bahçe sisteminize bulut yetenekleri ekleyebilir ve toplanan verileri uzaktan görüntüleyebilirsiniz!
Yeni başlayanların Raspberry Pi Pico ile hızlı bir şekilde başlamalarına yardımcı olmak için, MicroPython tabanlı Raspberry Pi Pico için Başlangıç Kılavuzunu yayımlıyoruz. Dört bölüm ve toplamda 16 ders ile bu kurs, Raspberry Pi Pico ile kolayca başlamanıza yardımcı olabilir. Bu kılavuz sayesinde, MicroPython’u sıfırdan öğrenebilir ve bazı ilginç projeler geliştirebilirsiniz.
Başlamak için MicroPython programlama veya elektronik bilgisine sahip olmanız gerekmez. Kurs, bu bilgileri adım adım öğrenmenizi sağlayacak ve her projede hızlı bir şekilde uygulamanıza geçirecektir.
ÇEKİLİŞ zamanı! Mayıs ayının sonlarında, RP2040 mikrodenetleyicilerini, bir modül ve bir geliştirici kartı ile birlikte piyasaya sürdük. Şu anda, serinin ilk partisini üretiyoruz ve beklenen gönderim tarihi Temmuz ayının başıdır.
“““html
Ücretsiz bir Wio RP2040 Modülü veya bir Wio RP2040 Geliştirme Kartı kazanma şansını istiyorsanız, sadece aşağıdaki iki kolay adımı izleyin (her birinden 5 adet veriyoruz):
Tek bir ışık sensörü ile kağıt-kaya jestlerini sınıflandırmak için basit bir sinir ağı eğitip dağıtın. Wio RP2040 mini Geliştirici Kartı ile Makine öğrenimine nasıl başlayacağımıza bakalım!
Covid-19 sırasında birçokımız gibi, Benjamin
Cabé ekşi mayalı ekmek yapıyordu ama o
Fransa’da evdeydi. Hamurunun mayalanıp mayalanmadığını nasıl anlayabileceğini merak etti. Fiziksel sensörler kullanarak gazları tespit eden ama aynı zamanda makine öğrenimi kullanarak kokuyu tanımlayan bir yapay burun üzerinde çalışmaya başladı. Projesi Make: Cilt 77’nin kapağında yer alıyor. Bu konuşmada, Make ekibi ve Benjamin burunun nasıl çalıştığını, neyi bildiğini ve neyi bilmediğinin sınırlarını konuşuyorlar.
Antonio Ruiz, gerçek zamanlı olarak temel çevresel parametreleri belirleyip takip edebilen güneş enerjili bir algılama cihazı geliştirdi.
Wio Terminal üzerindeki LCD ekran, sadece sonuçların görüntülenmesini sağlamakla kalmadı, aynı zamanda farklı ölçümlerin alındığı konumu harita üzerinde göstermekte de kullanılabiliyordu. Bu projeyi güçlendirmek için Antonio Ruiz, Wio Terminal ile bağlanabilen bir güneş paneli ve şarj edilebilir lityum iyon pil kullandı.
Yaş Cinsiyet Tanıma
modeli
eğitim/çıkarsama/değerlendirme
betikleri + referans modeli
yayınlandı Seeed_Python_MachineLearning
Önceden eğitilmiş
MobileFaceNet modelinin
(alpha = 2.0, toplam
parametreler: 798,982, model
boyutu: 3.1 Mb) cinsiyet için %92 ve yaş için %78 doğruluğu vardır.
