Eine Einführung in die weltweit erste NVMe-PetaLinux-Lösung, die mit PCIe-Gen4-Geschwindigkeit arbeitet, ohne auf den PCIe-Hardblock des FPGAs angewiesen zu sein.

Schnelle AMR- und FTS-Integration mit Motorsteuerungen, Trägheitsmesseinheiten und ToF-Modulen mit nativen ROS-2-Treibern.

Erfahren Sie, wie Agilex-5- und Agilex-3-FPGAs von Altera mit KI-Tensorblöcken die Herausforderungen von Edge-KI angehen und gleichzeitig die Entwicklung mit der FPGA AI Suite beschleunigen.

Texas Instruments’ MSPM0G110x family addresses these challenges by integrating the analog front-end directly into an 80 MHz Arm Cortex-M0+ microcontroller.

If you’ve ever needed to combine a Linux computer with an Arduino for AI and machine learning projects, the UNO Q offers both within a single board.

Erfahren Sie, wie Multiprotokoll-Wireless-SoCs die Entwicklung von netzbetriebenen intelligenten Geräten der nächsten Generation für LED-Beleuchtung, intelligente Steckverbinder und Schalter vereinfachen.

Vereinfachen Sie das KI-Prototyping und die Entwicklung mit der Linux-fähigen MPU des Arduino UNO Q, der Echtzeit-MCU und dem vereinheitlichten App Lab Tool.

Erfahren Sie, wie Multiradio-Wireless-MCU-Module das Design, die Zertifizierung und den Einsatz von modernen Multiprotokoll-IoT-Geräten beschleunigen.

Dieser Beitrag erläutert, wie eine modulare Entwicklungsplattform bei der Prozessorauswahl hilft und das Prototyping mit Mikrocontrollern und Mikroprozessoren beschleunigt.

Die in einem winzigen Gehäuse untergebrachten funktionsreichen Module BL54L15 von Ezurio bieten einen klaren Weg zu einer leistungsstarken Vernetzung über Bluetooth Low Energy.

Nutzen Sie die Kombination aus schneller Analogtechnik, CORDIC-Mathematik und hochauflösender PWM der MCUs der Serie PSOC Control C3 für eine effiziente und präzise Motorsteuerung.

Eine Drop-in-Lösung mit Edge-KI ermöglicht den sofortigen Einsatz einer drahtlosen zustandsorientierten Überwachung mit Echtzeit-Benachrichtigung bei Schwingungsanomalien.

Effiziente, stromsparende KI-Mikroprozessoren für die Bildverarbeitung ermöglichen Echtzeit-Inferenz am Netzwerkrand (Edge) für Robotik, Überwachung und Smart-Home-Geräte.

Die Kombination aus Multicore-Prozessor, Entwicklungsboard und Software beschleunigt die Entwicklung von Edge-KI-Anwendungen.

Plattformanbieter, Gerätehersteller und Halbleiterunternehmen wie Silicon Labs arbeiten gemeinsam am Matter-Protokoll für die Vernetzung von intelligenten Geräten.

Erfahren Sie, wie effizienzoptimierte FPGAs die Anforderungen von Embedded-Designs mit integrierter KI-Beschleunigung, Arm-Prozessoren und stromsparenden Funktionen für Edge-Systeme erfüllen.

TIs umfangreiches Angebot an ARM-Cortex-M0+-Mikrocontrollern bietet Entwicklern eine breite Palette an Optionen für Embedded- und Smart-Device-Anwendungen.

Edge-KI und Mikrocontroller ermöglichen eine effiziente, skalierbare KI-Verarbeitung, die Kosten und Stromverbrauch reduziert und gleichzeitig Echtzeitanwendungen optimiert.

In diesem Webinar erfahren Sie, wie Maschinensprachinferenzen mit ARM®-Cortex-M55 und Ethos-U55 die Leistung steigern und den Stromverbrauch senken können.

Join our one-hour webinar to learn how to deploy Cortex-M55 and U55 processors in your own projects.