ข่าว บอร์ดพัฒนา

เขียนวันที่ โดย Suthinee Kerdkaew - ไม่มีความเห็น บน Forlinx FET1126Bx-S : โมดูล (SoM) อุตสาหกรรมพลังงานต่ำที่ใช้ Rockchip RV1126BJ มาพร้อม Carrier Board

Forlinx FET1126Bx-S : โมดูล (SoM) อุตสาหกรรมพลังงานต่ำที่ใช้ Rockchip RV1126BJ มาพร้อม Carrier Board

Forlinx FET1126Bx-S Industrial SoM

Forlinx ได้เปิดตัว FET1126Bx-S, โมดูล SoM (System-on-Module) พลังงานต่ำรุ่นใหม่ ซึ่งใช้ SoC Rockchip RV1126B (เชิงพาณิชย์) หรือ RV1126BJ (เกรดอุตสาหกรรม) ออกแบบมาสำหรับงาน Edge AI เหมาะกับกล้องอัจฉริยะ, เกตเวย์ AIoT และระบบมอนิเตอร์อัจฉริยะที่ต้องการการวิเคราะห์วิดีโอแบบโลคัล การใช้พลังงานต่ำ และความเสถียรระยะยาว หลายคนอาจสับสนระหว่าง RV1126B / RV1126BJ รุ่นใหม่ กับ Rockchip RV1126 รุ่นเดิมที่เป็นชิป SoC แบบ 32-บิต Cortex-A7 ซึ่งเปิดตัวประมาณปี 2020–2021 แต่ RV1126B/BJ รุ่นใหม่มีการอัปเกรดสถาปัตยกรรมครั้งใหญ่ โดยใช้ ซีพียู 64-บิต Quad-core Arm Cortex-A53 (แทน 32-บิต Cortex-A7) และ NPU ประสิทธิภาพสูงขึ้นเป็น 3.0 TOPS (จากเดิม 2.0 TOPS) ชิปเวอร์ชันใหม่นี้เพิ่งเริ่มถูกนำมาใช้ในผลิตภัณฑ์ต่าง ๆ เช่น Luckfox Aura SBC […]

เขียนวันที่ โดย Suthinee Kerdkaew - ไม่มีความเห็น บน Bit-Brick Cluster K1 – บอร์ดคลัสเตอร์ RISC-V แบบ 4 สล็อต สำหรับโมดูล SSOM-K1 ที่ใช้ SpacemiT K1

Bit-Brick Cluster K1 – บอร์ดคลัสเตอร์ RISC-V แบบ 4 สล็อต สำหรับโมดูล SSOM-K1 ที่ใช้ SpacemiT K1

Bit-Brick Cluster K1

Bit-Brick Cluster K1 เป็นบอร์ดคลัสเตอร์ที่ออกแบบมาเพื่อรองรับโมดูล SSOM-K1 ได้สูงสุด 4 โมดูล ซึ่งขับเคลื่อนด้วยหน่วยประมวลผล SpacemiT K1 RISC-V แบบ 8 คอร์ บอร์ดนี้มุ่งเป้าไปที่นักพัฒนา นักวิจัย และผู้ผสานระบบ (System Integrator) ที่ทำงานด้าน Edge Computing, งาน AI, และระบบฝังตัวประสิทธิภาพสูง Cluster K1 ใช้ชิป Gigabit Ethernet switch บนบอร์ดเพื่อเชื่อมต่อโมดูลทั้งสี่เข้าด้วยกัน โดยแต่ละโมดูลจะมีพอร์ตเครือข่ายอิสระของตัวเอง ทำให้การสื่อสารระหว่างโหนดรวดเร็วและเสถียร พร้อมการกำหนด IP อัตโนมัติ ฟีเจอร์สำคัญอื่น ๆ ได้แก่ พอร์ต USB 3.0/2.0, เอาต์พุต HDMI (เฉพาะสล็อตหลัก), พอร์ต USB Type-C สำหรับดีบัก, ช่อง M.2 M-Key สำหรับขยายสตอเรจ, ขั้วต่อไฟพัดลมแบบ 3 พิน รวมถึงปุ่ม Power, Reset และ Download แยกเฉพาะ SSOM-K1 syste […]

เขียนวันที่ โดย Suthinee Kerdkaew - ไม่มีความเห็น บน Cerelog ESP-EEG – บอร์ดเก็บสัญญาณ EEG ที่ใช้ ESP32 สำหรับการทดลอง Brain-Computer Interface (BCI)

Cerelog ESP-EEG – บอร์ดเก็บสัญญาณ EEG ที่ใช้ ESP32 สำหรับการทดลอง Brain-Computer Interface (BCI)

Cerelog ESP-EEG ESP32 EEG acquisition board

Cerelog ESP-EEG เป็นแผงวงจร Brain-Computer Interface (BCI) แบบ 8 แชนเนล ราคาประหยัด พัฒนาบนไมโครคอนโทรลเลอร์ ESP32 และออกแบบมาสำหรับการเก็บข้อมูลสัญญาณ EEG บอร์ดรองรับการเก็บข้อมูล EEG แบบ 8 แชนเนล ความละเอียด 24 บิต และเชื่อมต่อกับระบบโฮสต์ผ่านพอร์ต USB-C สำหรับทั้งไฟเลี้ยงและการรับส่งข้อมูล บอร์ดมีขา bias สำหรับการลดสัญญาณรบกวนแบบแอคทีฟ ซึ่งช่วยลดสัญญาณรบกวนจากไฟบ้าน (mains interference) พร้อมไฟ LED แสดงสถานะบนบอร์ด รวมถึงไฟเฉพาะสำหรับแสดงการจับข้อมูลแบบเรียลไทม์ สามารถใช้งานร่วมกับหมวก EEG จากผู้ผลิตรายอื่นหรือแบบ DIY ผ่านบอร์ดอะแดปเตอร์ และมีไฟล์ STL สำหรับพิมพ์ 3 มิติใช้เป็นตัวยึด นอกจากนี้ Cerelog ยังมีเครื่องมือซอฟต์แวร์และโค้ดตัวอย่างสำหรับการแสดงผล EEG แบบเรียลไทม์ การทดลอง BCI การทำ neurofeedback และก […]

เขียนวันที่ โดย Suthinee Kerdkaew - ไม่มีความเห็น บน Lattice Semi MachXO4 : ชิปตระกูล FPGA ให้ลอจิกสูงสุด 9,400 LUTs, User Flash 448 kb

Lattice Semi MachXO4 : ชิปตระกูล FPGA ให้ลอจิกสูงสุด 9,400 LUTs, User Flash 448 kb

MachXO4 development board

Lattice Semiconductor เปิดตัว MachXO4 ชิปตระกูล FPGA พลังงานต่ำรุ่นใหม่ ซึ่งมาพร้อมจำนวนลอจิกตั้งแต่ 896 ถึง 9,400 LUTs, ความเร็วของ FPGA fabric สูงสุด 150 MHz และได้รับการปรับปรุ่งความสามารถ “hot socketing” โดยมีค่ากระแสรั่วต่ำเพียง 350 µA คุณสมบัติเด่นอื่น ๆ ได้แก่ Embedded RAM สูงสุด 432 kb, Distributed RAM 73 kb, User Flash Memory (UFM) สูงสุด 448 kb, รองรับ I/O สูงสุด 382 ขา, มี SPI และ I2C แบบ hardened แพ็กเกจให้เลือกหลากหลาย ตั้งแต่ 2.5 × 2.5 มม. ถึง 20 × 20 มม. รองรับช่วงอุณหภูมิ 3 ระดับ: Commercial, Industrial และ Automotive คุณสมบัติและสเปคหลักของ Lattice Semi MachXO4: FPGA Fabric 896 ถึง 9,400 LUTs 1,100 ถึง 11,300 logic cells ความถี่ทำงานสูงสุด 150 MHz หน่วยความจำ Embedded RAM – 64 kb ถึง 432 kb Dis […]

เขียนวันที่ โดย Suthinee Kerdkaew - ไม่มีความเห็น บน CrowPi 3 AI Learning Kit : ชุดเรียนรู้ด้าน AI ที่ใช้ Raspberry Pi 5 สามารถทำงานร่วมกับ Arduino Nano, BBC micro:bit และ Raspberry Pi Pico

CrowPi 3 AI Learning Kit : ชุดเรียนรู้ด้าน AI ที่ใช้ Raspberry Pi 5 สามารถทำงานร่วมกับ Arduino Nano, BBC micro:bit และ Raspberry Pi Pico

CrowPi 3 AI Learning platform

Elecrow CrowPi 3 ชุดการเรียนรู้และพัฒนารุ่นล่าสุดในตระกูล CrowPi มาพร้อม โมดูลในตัว 41 โมดูล และบทเรียนมากกว่า 150 บท รองรับการใช้งานกับคอมพิวเตอร์บอร์ดเดี่ยวและบอร์ดพัฒนายอดนิยมเช่น Raspberry Pi 5, Arduino Nano, BBC micro:bit และ Raspberry Pi Pico CrowPi 3 เป็นรุ่นถัดจาก CrowPi แบบพกพา (Raspberry Pi 3B+/Zero), CrowPi 2 แล็ปท็อป (Raspberry Pi 4),โดย CrowPi 3 เป็นรุ่นแรกที่มุ่งเน้นการเรียนรู้ด้านปัญญาประดิษฐ์ (AI) อย่างจริงจัง ด้วยการใช้ Raspberry Pi 5 และรองรับ LLM เช่น DeepSeek, Google Gemini และ OpenAI Chat ควบคู่กับคอร์สอิเล็กทรอนิกส์และ Computer Vision สเปคของ CrowPi 3: บอร์ดที่รองรับ Raspberry Pi 5 (จำเป็นต้องใช้) – Broadcom BCM2712 quad-core Arm Cortex-A76, ความเร็วสูงสุด 2.4GHz, RAM 4GB หรือ 8GB, OS: Ras […]

เขียนวันที่ โดย Suthinee Kerdkaew - ไม่มีความเห็น บน Auvidea X242 – บอร์ดฐานระดับอุตสาหกรรมสำหรับ NVIDIA Jetson Thor T5000 พร้อม Dual 10GbE, PCIe x16 และรองรับกล้อง CSI-2

Auvidea X242 – บอร์ดฐานระดับอุตสาหกรรมสำหรับ NVIDIA Jetson Thor T5000 พร้อม Dual 10GbE, PCIe x16 และรองรับกล้อง CSI-2

Auvidea X242 Carrier Board 1

Auvidea X242 เป็นบอร์ดฐาน (carrier board) ระดับอุตสาหกรรมสำหรับโมดูล NVIDIA Jetson Thor T5000 ออกแบบมาสำหรับงาน Edge AI, หุ่นยนต์, ระบบวิชั่น และระบบฝังตัวที่ต้องการแบนด์วิดท์สูง เหมาะกับการใช้งานเชิงอุตสาหกรรมและเชิงพาณิชย์สมรรถนะสูง บอร์ดมาพร้อม Dual 10GbE, สล็อต PCIe x16, ที่เก็บข้อมูล NVMe, โมดูล 4G LTE/5G แบบ M.2, รองรับจอแสดงผลพร้อมกันสูงสุด 4 จอ ผ่าน HDMI และ DisplayPort Alt Mode ผ่าน USB-C (rev 3) รวมถึงรองรับกล้องหลายตัวผ่านคอนเน็กเตอร์ CSI-2 แบบ 16 เลน นอกจากนี้ยังรองรับไฟเลี้ยงช่วงกว้าง 24–48V และโหมดกำลังไฟสูงสุด 120W พร้อมฟีเจอร์อุตสาหกรรม เช่น hot-swap, ป้องกันไฟย้อน/ไฟเกิน และเข้ากันได้ย้อนหลังกับแพลตฟอร์ม Jetson ของ Auvidea รุ่นก่อนหน้า สเปคของ Auvidea X242 : โมดูล (system-on-module) ที่รองรับ– […]

เขียนวันที่ โดย Suthinee Kerdkaew - ไม่มีความเห็น บน GigaDevice GD32VW553-UNIFI – โมดูล IoT ไร้สายที่รองรับ WiFi 6 และ Bluetooth 5.2 LE

GigaDevice GD32VW553-UNIFI – โมดูล IoT ไร้สายที่รองรับ WiFi 6 และ Bluetooth 5.2 LE

GD32VW553 UNIFI module

GD32VW553-UNIFI เป็นโมดูล IoT ไร้สายราคาประหยัด ที่ใช้ไมโครคอนโทรลเลอร์ RISC-V รุ่น GigaDevice GD32VW553 รองรับการเชื่อมต่อ WiFi 6 ที่ย่าน 2.4 GHz และ Bluetooth 5.2 LE โดยมีให้เลือกทั้งรุ่นที่ใช้สายอากาศ PCB บนบอร์ด หรือรุ่นที่มีคอนเนกเตอร์สายอากาศแบบ IPEX ไมโครคอนโทรลเลอร์ GD32VW553 ภายในมาพร้อม SRAM ขนาด 320KB และ Flash บนชิปขนาด 4096KB รองรับอัตราการเชื่อมต่อสูงสุด 114.7 Mbps สำหรับ WiFi และ 2 Mbps สำหรับ Bluetooth LE โมดูล UNIFI เปิดขา GPIO จากไมโครคอนโทรลเลอร์ออกมาให้ใช้งานได้ 18 ขา และมีให้เลือก 2 ช่วงอุณหภูมิ คือ -40 ถึง +85 °C และ -40 ถึง +105 °C สเปค่ของ GD32VW553-UNIFI: SoC – GigaDevice GD32VW553 CPU – โปรเซสเซอร์ RISC-V 32 บิต ความเร็วสูงสุด 160 MHz รองรับชุดคำสั่ง RV32I/M/A/F/D/C/P/B หน่วยความจำ – S […]

เขียนวันที่ โดย Suthinee Kerdkaew - ไม่มีความเห็น บน ESP32-S3 AIoT Basic – ชุดคิทสำหรับการเรียนรู้ มาพร้อมกล้อง ระบบเสียง หน้าจอ LCD และเซ็นเซอร์ต่าง ๆ

ESP32-S3 AIoT Basic – ชุดคิทสำหรับการเรียนรู้ มาพร้อมกล้อง ระบบเสียง หน้าจอ LCD และเซ็นเซอร์ต่าง ๆ

ESP32 S3 AIoT Basic for beginners classrooms rapid prototy

ESP32-S3 AIoT Basic เป็นชุดคิทราคาประหยัดสำหรับการเรียนรู้และการสร้างต้นแบบด้วย ESP32-S3 โดยบอร์ดได้รวมอุปกรณ์ต่อพ่วง AIoT ที่ใช้งานบ่อยไว้บนแผ่น PCB เดียว ทำให้ขั้นตอนการออกแบบฮาร์ดแวร์ง่ายขึ้น เหมาะสำหรับผู้เริ่มต้น การเรียนการสอนในห้องเรียน และการพัฒนาต้นแบบอย่างรวดเร็ว แพลตฟอร์มพัฒนานี้สร้างขึ้นบนบอร์ด ESP32-S3 และผสานโมดูลที่ใช้บ่อยจำนวน 9 รายการไว้บน PCB โดยตรง ได้แก่ ปุ่มกด บัซเซอร์ ไฟแสดงสถานะ LED เซ็นเซอร์วัดแสง หน้าจอ LCD ไมโครโฟนดิจิทัล ช่องใส่การ์ด SD ภาคขยายเสียง และกล้อง ทำให้สามารถรันเดโมด้าน AI และ IoT ส่วนใหญ่ได้โดยไม่ต้องใช้เบรดบอร์ดหรือสายจัมเปอร์ นอกจากนี้ยังรองรับการขยายการใช้งานผ่านพินเฮดเดอร์มาตรฐานและคอนเนกเตอร์ Grove, บอร์ดรองรับการจ่ายไฟ 5V ผ่านพอร์ต USB-C และรองรับอินพุตไฟ 6–12V ผ่านข […]

ภูมิใจนำเสนอโดย WordPress