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Olvídese de la Raspberry Pi 5 de $ 120, encontré una mini PC mucho mejor de $ 120 que tiene un SSD de 512 GB, una CPU mucho más potente y una carcasa física.

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  • Es posible que la Raspberry Pi, más cara, no satisfaga a todos, así que busqué un modelo x86 alternativo.
  • El Pi sigue siendo fantástico para aficionados y entusiastas
  • Pero siento que RPi hizo “Apple”: bastante inesperado, 50% más de RAM 2x

Fundación Raspberry Pi recientemente introducida Frambuesa Pi 5 con 16 GB de RAMcon el aumento de memoria configurado para aprovechar distribuciones pesadas como Ubuntu para casos de uso de escritorio. Pero el nuevo modelo tiene un precio de 120 dólares, casi el doble del costo del modelo de 8 GB, y es muy caro para una computadora de placa única, lo que plantea la pregunta: ¿Se puede encontrar una máquina mejor por el mismo precio? La respuesta es un rotundo sí.

La Dreamfyre Mini PC (DR02) ofrece una opción competitiva x86 con especificaciones superiores y una carcasa física para $120 en Amazon. Diseñado para uso doméstico, educativo y profesional, cuenta con el respaldo de 12.ª generación. Intel Procesador Celeron N95, capaz de alcanzar velocidades de hasta 3,4 GHz.

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El Pico 2 W de Raspberry Pi, de 7 dólares, añade conectividad inalámbrica para proyectos de IoT

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  • El Raspberry Pi Pico 2 W es un controlador inalámbrico de 7 dólares
  • Diseñado para proyectos de IoT; Dirigido a aficionados y profesionales
  • La versión no oficial de MicroPython ya está disponible; Soporte oficial próximamente

La Fundación Raspberry Pi ha lanzado el Pico 2 W, un sucesor inalámbrico del Pico 2 de 5 dólares que se presentó hace apenas un par de meses. Con un precio de $2 adicionales, el Pico 2 W está construido alrededor del microcontrolador RP2350 e incluye el mismo módem inalámbrico que el original. Pico W..

El microcontrolador RP2350 se basa en el legado del RP2040, que se presentó por primera vez en 2021. Ofrece núcleos más rápidos, más memoria, soporte de punto flotante, consumo de energía mejorado y seguridad mejorada a través… brazoTrustZone para Cortex-M.

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La placa microcontroladora Raspberry Pi Pico de 2 W añade conectividad inalámbrica

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Raspberry Pi lo tiene Anunciar Pico 2 W, una versión inalámbrica de la placa microcontroladora Pico 2 diseñada para aplicaciones industriales y de aficionados. Por 7 dólares, es una forma relativamente económica de controlar dispositivos electrónicos como aparatos domésticos inteligentes y robots. Con la nueva versión, los usuarios podrán conectarse de forma segura a fuentes remotas para enviar y recibir datos, ya sea a través de Bluetooth 5.2 o Wi-Fi 802.11n.

Al igual que con el Pico 2, la variante inalámbrica está diseñada alrededor de un microcontrolador RP2350 integrado internamente por Raspberry Pi. Ofrece más velocidad y memoria que el chip RP2040 original, junto con un modelo de seguridad integrado en Arm's TrustZone para Cortex-M. Los usuarios pueden programarlo usando C, C++ y MicroPython, y elegir entre un núcleo Arm Cortex-M33 o RISC-V.

Hay muchos casos de uso potenciales para el Pico 2 W, como el control doméstico inteligente que se puede vincular a dispositivos externos (enchufes, luces, etc.) a través de Wi-Fi, robótica y experimentos científicos. Ahora están disponibles para los aficionados de una variedad de fuentes a $7.00 por el tablero solamente, $21 por el kit básico o $31 por el kit inicial. puedes verlos aquí Cuando seleccionas la opción Pico 2W en la parte inferior de la página.

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Raspberry Pi ahora vende sus propias tarjetas microSD

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Los propietarios de Raspberry Pi de todo tipo ahora pueden comprar la marca Tarjetas SD Está optimizado para el ecosistema Pi directamente de distribuidores autorizados, y se prometen mejoras de rendimiento adicionales específicamente para el Pi 5.

Fundación Frambuesa Pi Anunciar La compañía se ha asociado con el proveedor de tarjetas OEM Longsys para garantizar que las nuevas tarjetas “ofrezcan un rendimiento excepcional de lectura y escritura aleatoria” en todas y cada una de las computadoras Pi, con soporte de cola de comandos (CQ) en Frambuesa Pi 5 Los empujará aún más.

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La Raspberry Pi captura una instantánea de la IA usando la cámara y el procesamiento en el dispositivo

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Raspberry Pi se ha unido al mundo de la inteligencia artificial con una nueva cámara que procesa datos visuales utilizando modelos de IA en el dispositivo. La cámara Raspberry Pi AI de $ 70 fue diseñada en colaboración con… sony Empresa de soluciones de semiconductores (SSS).

La cámara incluye el sensor de visión inteligente IMX500 de Sony para el procesamiento de imágenes mediante IA en el chip. Esto significa que no se necesitan GPU ni aceleradores de alta gama. Es compatible con computadoras de placa única Raspberry Pi, lo que hace que sea relativamente fácil crear herramientas de inteligencia artificial basadas en imágenes.

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Lanzamiento de la cámara Raspberry Pi AI con sensor Sony IMX500 de 12MP: detalles

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Frambuesa PiLa empresa de computadoras de placa única (SBC) con sede en el Reino Unido lanzó el lunes una cámara impulsada por inteligencia artificial. El dispositivo, que se centra en proyectos y flujos de trabajo de inteligencia artificial (IA), tiene como objetivo permitir a los usuarios aprovechar al máximo los aceleradores de IA de terceros, como el Raspberry Pi AI Kit, que se lanzó en junio. La cámara AI cuenta con un sensor de visión inteligente Sony IMX500 de 12MP que puede capturar datos visuales con una resolución de hasta 4056 x 3040 a 10 fps. Es compatible con todos los modelos de Raspberry Pi.

Cámara Raspberry Pi AI: precio y disponibilidad

La cámara Raspberry Pi AI tiene un precio de 70 dólares en Estados Unidos. El sensor de datos visuales está disponible para pedidos a nivel mundial. En India, los usuarios pueden solicitar esto. conectado De Robu.in, el único distribuidor autorizado de la empresa en el país, tiene un precio de Rs. 7.899. En particular, solo está disponible mediante pedido pendiente (que actualmente está agotado, pero se enviará cuando llegue el próximo lote). Se espera que la cámara Raspberry Pi AI comience a enviarse a partir del 20 de octubre.

Cámara Raspberry Pi AI: especificaciones y aplicaciones

Equipada con un sensor de visión inteligente Sony IMX500 de 12 MP, la cámara Raspberry Pi AI puede capturar datos visuales a una resolución de 4056 x 3040 a 10 fps o a una resolución de 2028 x 1520 a 30 fps. El sensor tiene un campo de visión de 78 grados y viene con enfoque ajustable manualmente. El tamaño de celda del chip es de 1,55 x 1,55 µm. Es compatible con todos los modelos de Raspberry Pi y se puede conectar al microcontrolador RP2040 mediante un cable plano normal.

Dado que es un dispositivo centrado en IA, utiliza el conjunto de herramientas de IA de Sony para programar marcos de modelado de redes neuronales como TensorFlow o PyTorch. La compañía destaca que también se pueden diseñar nuevos modelos para aprovechar las capacidades del acelerador de IA.

Además, el dispositivo se puede conectar al paquete de software de la cámara Raspberry Pi y la optimización de libcamera puede procesar el marco Bayer utilizando el ISP de la empresa, un flujo de trabajo similar para todos los sensores Raspberry.

La cámara Raspberry Pi AI es adecuada para proyectos de IA que requieren recopilación de datos visuales. Estos podrían ser robots visionarios, sistemas automotrices para automatizar la conducción o mapas de carreteras, o algo tan simple como un modelo de inteligencia artificial en el dispositivo que pueda procesar imágenes del mundo real. Además, también se pueden utilizar en casos de uso de realidad aumentada.

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Raspberry Pi AI: una startup coreana quiere llevar unidades de procesamiento neuronal baratas y de alto rendimiento a miles de millones de dispositivos utilizando su salsa de cuantificación secreta, con el objetivo de $1/TOPS a la vista

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Dipex DeepX es una empresa de tecnología de inteligencia artificial de Corea del Sur que se especializa en soluciones de aprendizaje profundo en industrias como sistemas autónomos, robótica y atención médica. En la reciente Embedded Vision Summit 2024, DeepX presentó sus chips de primera generación, el V1 y el M1, diseñados para diversas aplicaciones, e insinuó un próximo chip de próxima generación centrado en inteligencia artificial para aplicaciones en dispositivos y robots autónomos.

El SoC V1 (anteriormente llamado L1) presenta una unidad de procesamiento neuronal DeepX 5-TOPS combinada con CPU cuádruples RISC-V y un procesador de señal de imagen de 12 megapíxeles. Este SoC de menos de $10 se basa en SamsungLa tecnología de 28 nm de YOLO se basa en el modelo YOLO v7 a 30 fps y consume solo 1-2 W. También es compatible con los últimos algoritmos de visión por computadora de CNN y está diseñado para productos como cámaras IP, CCTV, cámaras robóticas y drones.

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With just $700 and a Raspberry Pi — you too can become a cybercriminal

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Everyone’s favourite single-board microcomputer, the Raspberry Pi, just got sinister, as cybercriminals have been spotted selling software for the devices catering to inexperienced criminals looking to dabble in financial crime.

Don’t try this at home, obviously, but the ‘GEOBOX’ software, with proxy and network traffic routing capabilities, is being sold on Telegram for pretty extortionate prices.

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LimeNET Micro 2.0 Raspberry Pi CM4 carrier board for LimeSDR XTRX

LimeNET Micro 2

If you are working on a project that requires a powerful, flexible radio platform. You need something that can handle a variety of wireless tasks, from simple hobbyist projects to complex professional applications. Enter the LimeNET Micro 2.0, a new tool that’s been crafted to meet the demands of developers and professionals like you in the field of wireless communication.

At the heart of the LimeNET Micro 2.0 is its seamless integration with two key components: the Raspberry Pi CM4 and the LimeSDR XTRX. This combination provides you with a robust foundation for both embedded computing and advanced wireless tasks. The platform is designed to be user-friendly, with USB 2.0 Type-C for straightforward booting and power, as well as extra USB ports for connecting various devices.

You’ll appreciate the speed and efficiency of data transfer, thanks to the onboard Gigabit Ethernet. Plus, the convenience of Power over Ethernet (PoE) means you can reduce clutter by using a single cable for both power and data. If you need to add more capabilities, the Mini PCIe x1 Gen 2 interface has got you covered, allowing you to attach a wide range of peripherals.

LimeNET Micro 2.0

Visual and audio quality haven’t been overlooked. The LimeNET Micro 2.0 boasts dual HDMI 2.0 outputs, enabling you to enjoy 4K resolution at 60Hz. It also includes interfaces for connecting displays and cameras, as well as an audio and composite video port. Whether you’re setting up a digital signage system or creating a multimedia hub, this platform can handle it.

When it comes to storage and cellular connectivity, the LimeNET Micro 2.0 is equipped with a MicroSD card slot and a NanoSIM socket. It also features a variety of RF connectors, such as SMA and U.FL, which are crucial for connecting antennas and RF devices. This is essential for anyone looking to build a robust wireless setup.

The platform is built with expansion and customization in mind. It includes Raspberry Pi CM4 GPIO and SYS headers, which allow you to connect external devices easily. There are also connectors for additional displays, UART0 headers, and fan connectors, ensuring that the platform can support a broad range of peripheral devices.

One of the standout features of the LimeNET Micro 2.0 is its enhanced frontend module (FEM). It’s equipped with Qorvo drivers and amplifiers that significantly increase output power and coverage range. The FEM also includes low noise amplifiers (LNAs) and switches that support both FDD and TDD modes, which are crucial for effective wireless communication.

The LimeNET Micro 2.0 is a comprehensive platform that offers a wide array of features and improved specifications. It’s an invaluable tool for anyone looking to explore the possibilities of wireless technology. Whether you’re experimenting or implementing professional solutions, the LimeNET Micro 2.0 is designed to help you innovate and succeed in your wireless projects.

Features & Specifications

LimeNET Micro 2.0 provides access to all of the connectivity and functionality of the CM4 and LimeSDR XTRX boards at its heart. That includes:

  • USB 2.0 Type-C socket (boot and power delivery)
  • Dual USB 2.0 Type-A sockets (downstream ports) or a front-panel USB 2.0 header (unpopulated)
  • Gigabit Ethernet jack with PoE support
  • Mini PCIe x1 Gen 2 (5 Gbps)
  • 2x HDMI 2.0 receptacles (up to 4K 60P supported)
  • 2x 15-pin FPC connectors for MIPI DSI display and CSI camera
  • 3.5 mm, 4-pin jack for analog audio and composite video
  • MicroSD card slot
  • NanoSIM socket
  • Coaxial RF (4x SMA female + 4x U.FL female) connectors for RF frontend
  • Coaxial pass-through U.FL to external SMA connector
  • 20-pin Raspberry Pi CM4 GPIO header (3.3 V)
  • 14-pin Raspberry Pi CM4 SYS header
  • 5-pin front display connector (power, I²C, button)
  • Raspberry Pi CM4 UART0 header (unpopulated)
  • 2-pin and 4-pin fan connector at 5 V (default), 3.3 V, or VCC_INT voltage

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Measuring EEG EMG ECG with a Raspberry Pi

measure EEG, EMG, and ECG bio-signals with the Raspberry Pi

If you are searching for a way to be able to explore the intricate signals that your body emits, like the electrical activity of your brain, muscles, and heart. Now, with the PiEEG, a new Raspberry Pi shield, you can dive into this fascinating world of biosignals. This device is perfect for those of you who are tech-savvy and eager to learn more about biosignal analysis. It’s designed to work with Raspberry Pi models 3 and 4 and supports various types of electrodes, offering you a versatile tool for your projects. PiEEG is now available to purchase over on the Crowd Supply website and has already raised over $24,000.

The PiEEG comes with either 4 or 8 channels, which means you can capture multiple signals at once. It uses SPI data transfer for quick communication and has programmable gain to adjust the sensitivity of signal detection. Plus, it boasts a high signal-to-noise ratio, ensuring that the data you collect is clear and precise. Whether you’re into gaming, health monitoring, or even controlling smart home devices, this shield is multifunctional and incredibly useful. It’s also a great educational resource for those interested in fields like neuroscience and machine learning, as it allows for real-time biosignal processing.

EEG, EMG, and ECG bio-signals

It’s important to note that the PiEEG is not a medical-grade device. While it’s excellent for learning and experimenting, it’s not intended to replace professional medical equipment. Always be safe and responsible when using biosignal technology.

The development of the PiEEG is ongoing, with a community of users who regularly share new examples and scripts on GitHub. This means that you can contribute to the project and help shape its future. The collaborative nature of this project ensures that you have access to the latest updates and features. Plus, with comprehensive support and documentation available on GitHub, and the device being released under the GNU General Public License v3.0, you can easily customize and improve the PiEEG to suit your specific needs.

PiEEG GPIO

Here are some other articles you may find of interest on the subject of Raspberry Pi 5 mini PC :

Measuring EEG EMG ECG with a Raspberry Pi

EEG (Electroencephalography), EMG (Electromyography), and ECG (Electrocardiography) are types of bio-signals that reflect different aspects of the body’s physiological functions. They are captured through non-invasive electrodes placed on the skin’s surface and provide valuable data for diagnosis, monitoring, and research in various medical and non-medical applications.

EEG (Electroencephalography)

EEG measures the electrical activity of the brain. The brain cells communicate through electrical impulses, and these signals can be detected by electrodes placed on the scalp. The resulting traces, known as EEG waveforms, are characterized by their frequency, amplitude, and phase. EEG is widely used to study brain functions, diagnose neurological disorders (such as epilepsy and sleep disorders), and in brain-computer interfaces (BCIs). The data from EEG can reveal important information about cognitive processes, sleep cycles, and alertness levels.

EMG (Electromyography)

EMG captures the electrical activity produced by skeletal muscles. When muscles contract, they generate an electrical current that can be measured. EMG signals provide information about the strength and pattern of muscle activity. This is crucial for diagnosing neuromuscular disorders, rehabilitating injuries, and improving the design of prosthetics. EMG is also used in sports science to analyze athletic performance and in ergonomics to study muscle fatigue and repetitive strain injuries.

ECG (Electrocardiography)

ECG records the electrical activity of the heart. Each heartbeat generates an electrical impulse that propagates through the heart, triggering the muscle to contract and pump blood. The ECG waveform, characterized by its P, Q, R, S, and T waves, reflects the sequential activation and recovery of the atria and ventricles. ECG is essential for diagnosing and monitoring heart diseases, such as arrhythmias, heart attacks, and heart failure. It is also used in fitness and stress testing to evaluate heart health and response to physical activity.

Each of these bio-signals provides a window into the functioning of different parts of the human body, offering insights that can guide medical treatment, enhance athletic performance, and contribute to our understanding of physiological processes. The interpretation of these signals requires sophisticated analysis techniques and domain-specific knowledge, as the data can be complex and subject to various kinds of noise and artifacts.

Features & Specifications

  • Compatible with Raspberry Pi 3 or 4
  • 4 or 8 channels for connecting wet or dry electrodes
  • Data transfer via SPI protocol with a frequency from 250 SPS to 16 kSPS and a resolution of 24 bits per channel
  • Programmable signal gain: 1, 2, 4, 6, 8, 12, 24
  • Ability to measure impedance
  • Common-Mode Rejection Ratio CMRR: 120
  • Internal noise: 0.4 μV
  • External noise: 0.8 μV
  • Signal-to-noise ratio (SNR): 130 dB
  • LEDs for power indication and ADS1299 connection indication
  • 3 free pins for connecting external objects (ground and Raspberry Pi channel)
  • 33 Pins from the Raspberry Pi GPIO can be used for various tasks, like connecting external devices
  • Easy programming with the provided open source software for reading and processing data in Python, C, and C++

When you compare the PiEEG to other devices that measure biosignals, it stands out for its affordability and functionality. It’s a cost-effective choice that doesn’t skimp on the essential features you need for your biosignal measurement projects.

The PiEEG is a valuable tool for anyone who’s curious about the world of biosignals. With its compatibility with Raspberry Pi, ability to process signals in real-time, and strong community support, it’s an excellent addition to both educational settings and personal hobby projects. If you’re ready to start exploring biosignals with the PiEEG, all the support and documentation you need is available on GitHub.

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