В Python FPGA плату PYNQ-Z2 добавлен разъем Raspberry Pi и 24-битный аудиокодек

PYNQ-Z1 – это плата компании Digilent, которая основана базе SoC Xilinx Zynq-7020 Arm Cortex-A9 + FPGA, разработанная специально для PYNQ. Данный проект с открытым исходным кодом и его цель состоит в том, чтобы упростить проектирования встраиваемых систем с использованием системы на чипе Xilinx Zynq Systems (SoC) используя язык и библиотеки Python.

Плата PYNQ-Z2 очень похожа на PYNQ-Z1, но сделана тайваньской компанией TUL и она немного длиннее, что позволило реализовать в ней дополнительный 40-контактный разъем совместимый с Raspberry Pi и 24-битный аудиокодек Analog Devices ADAU1761. Читать далее «В Python FPGA плату PYNQ-Z2 добавлен разъем Raspberry Pi и 24-битный аудиокодек»

NexDock 2 — ноутбук-оболочка, получает Full HD-дисплей, порт USB тип C (Crowdfunding)

Ноутбук-оболочка NexDock 14″ была впервые представлена ​​в 2016 году, чтобы помочь людям превратить свои смартфоны или одноплатные компьютеры в ноутбук с дисплеем, клавиатурой и аккумулятором. Краудфандинговая кампания была успешной: проект собрал более 360 000 долларов, а первый NexDock был отправлен 2600+ спонсорам.

В следующем году компания, которая теперь называется Nex Computer, объявила о планах разработки NexDock 2 с поддержкой карт Intel Compute. Результат оказался не совсем таким, как ожидалось, так как Intel решила прекратить дальнейшее развитие Compute Cards, но не все потеряно, так как Nex Computer запустил NexDock 2 с алюминиевым корпусом, с немного меньшим по размеру, но с более высоким разрешением Full HD дисплеем, периферийной клавиатурой и портом ввода USB тип C.

Читать далее «NexDock 2 — ноутбук-оболочка, получает Full HD-дисплей, порт USB тип C (Crowdfunding)»

NiteFury — плата для разработки Xilinx Artix-7 FPGA, помещенная в карту M.2 (краудфандинг)

NiteFury — это FPGA плата для разработки, но она работает иначе, чем большинство, поскольку RHS Research LLC поместила FPGA Xilinx Artix-7 в карту M.2 Key M, которую вы можете легко вставить в ноутбук или мини-ПК с разъемом 80-мм M.2 .

Плата также включает в себя память DDR3 и предоставляет несколько настраиваемых операций ввода-вывода. Вы можете использовать NiteFury для экспериментов с Xilinx PCIe IP, а также в качестве сопроцессора FPGA, например, для обработки шифрования и кодирования/декодирования данных.

Читать далее «NiteFury — плата для разработки Xilinx Artix-7 FPGA, помещенная в карту M.2 (краудфандинг)»

ZED камера глубины и отслеживания движения поддерживает плату NVIDIA Jetson Nano

На этой неделе компания NVIDIA запустила свой недорогой комплект для разработки Jetson Nano и некоторым уже стало интересно, будут ли он поддерживать бинокулярное картирование глубины. Оказывается, что компания Stereo Labs обновила SDK (Software Development Kit) для ZED камеры глубины и отслеживания движения, чтобы поддерживать последний комплект для разработки NVIDIA.

Jetson Nano позволяет управлять глубиной и позиционным отслеживанием при 30 fps в режиме производительности с разрешением 720p и не смотря на то, что более мощный Jetson TX2 позволяет удвоить производительность при 60 fps, он стоит в разы дороже. Читать далее «ZED камера глубины и отслеживания движения поддерживает плату NVIDIA Jetson Nano»

Плата LoDev S76S сочетает в себе STM32, LoRa и поддержку Arm Mbed (Crowdfunding)

В настоящее время существует множество Lora плат с низким энергопотреблением, но компания Ronoth предлагает еще один вариант вместе со своей крошечной платой для разработки LoDev S76S LoRa, которая сочетает в себя SiP (систему-в-упаковке) AcSip S76S с микроконтроллером STMicro STM32L073, чип Semtech SX1276 и другие компоненты.

Тогда как большинство любительских LoRa плат предназначены для программирования с помощью Arduino IDE, плата LoDev S76S совместима с Arm Mbed. Читать далее «Плата LoDev S76S сочетает в себе STM32, LoRa и поддержку Arm Mbed (Crowdfunding)»

Плата HiFive1 Rev B получает процессор FE310-G002 RISC-V, модуль WiFi и Bluetooth

Компания SiFive выпустила, свою самую первую плату для разработки RISC-V в 2016 году — это их Arduino совместимая плата HiFive1, работающая на процессоре RISC-V с открытым исходным кодом Freedom E310 (FE310).

Сейчас компания выпустила обновленную версию процессора и платы. Встречайте процессор FE310-G002 и плата разработки HiFive1 Rev B.

Читать далее «Плата HiFive1 Rev B получает процессор FE310-G002 RISC-V, модуль WiFi и Bluetooth»

uChip – это Arduino Zero совместимая плата DIP-размера, идеально подходит для макетной платы (Crowdfunding)

Большинство так называемых макетных плат можно без каких либо проблем установить в макетную плату, но после установки обычно остаются только один или два ряда разъемов, которые можно еще использовать. Это может подходить во многих случаях, но некоторые хотят использовать как можно больше рядов, сами придумывают и предлагают свои решения, в которых используют согнутые под 90 градусов разъемы с расстоянием между ними в 0,3 дюйма, что позволяет использовать 4 ряда на каждой стороне платы. Но это не совсем стандартное решение, которое требует некоторого сгибания разъемов и закрывает часть платы, что не совсем идеально.

Было бы не плохо, если бы кто нибудь спроектировал узкую плату, в которой использовали разъемы с 0,3-дюймовым интервалом. Именно это и сделала компания Itaca Innovation, которая создала свою собственную Arduino Zero совместимую плату в 16-контактной DIP-упаковке, под названием uChip. Читать далее «uChip – это Arduino Zero совместимая плата DIP-размера, идеально подходит для макетной платы (Crowdfunding)»

Плата Sparkfun Edge, стоимостью 15 долларов США, обеспечивает поддержку Tensorflow Lite для микроконтроллеров

В эти дни проходит TensorFlow Dev Summit 2019, и мы уже рассказывали о выпуске компанией Google платы для разработки Coral Edge TPU и USB-ускорителя с поддержкой TensorFlow Lite, но, во время мероприятия, была представлена еще одна интересная новая разработка — TensorFlow Lite теперь также поддерживается микроконтроллерами (MCU), вместо более мощных прикладных процессоров.

С платой разработки SparkFun Edge на базе Ambiq Micro Apollo3 Blue Bluetooth MCU, чье ультра-эффективное ядро ​​Arm Cortex-M4F может работать с TensorFlow Lite, используя только 6 мкА/МГц, вы легко сможете начать работу с Tensorflow Lite для MCU.

Читать далее «Плата Sparkfun Edge, стоимостью 15 долларов США, обеспечивает поддержку Tensorflow Lite для микроконтроллеров»