ข่าว wifi

เขียนวันที่ โดย Suthinee Kerdkaew - ไม่มีความเห็น บน M5Stack Module LLM : โมดูลที่ใช้ชิป AX630C สำหรับใช้งานกับสมาร์ทโฮมและ AI แบบออฟไลน์

M5Stack Module LLM : โมดูลที่ใช้ชิป AX630C สำหรับใช้งานกับสมาร์ทโฮมและ AI แบบออฟไลน์

module llm

M5Stack Module LLM เป็นอุปกรณ์รูปทรงกล่องอีกชิ้นหนึ่งจากบริษัทที่ควบคุมด้วย AI โดยไม่ต้องเชื่อมต่ออินเทอร์เน็ต โดยอธิบายว่าเป็น “โมดูลอินเทอร์เฟสสำหรับ Large Language Model (LLM) แบบออฟไลน์” ซึ่งสามารถนำไปใช้ในการพัฒนาโซลูชันที่ใช้ LLM ในการทำงานภายในท้องถิ่น เช่น ในระบบสมาร์ทโฮม ผู้ช่วยเสียง และการควบคุมอุตสาหกรรม M5Stack Module LLM เป็นโมดูลใช้ชิป AX630C SoC มีหน่วยความจำ LPDDR4 4GB, ที่เก็บข้อมูล 32GB และ NPU 3.2 TOPS (INT8) หรือ 12.8 TOPS (INT4) บริษัท M5Stack ระบุว่า ชิปหลักมีการใช้พลังงานเฉลี่ยในการทำงานที่ 1.5W ซึ่งทำให้เหมาะสมสำหรับการใช้งานระยะยาว โมดูลนี้มีไมโครโฟนในตัว, ลำโพง, ช่องเสียบ microSD card และ USB OTG โดยพอร์ต USB สามารถเชื่อมต่อกับอุปกรณ์เสริม เช่น กล้องและ Debugger และช่องเสีย […]

เขียนวันที่ โดย Suthinee Kerdkaew - ไม่มีความเห็น บน OpenUC2 10x : กล้องจุลทรรศน์แบบพกพาที่ใช้ ESP32-S3 พร้อมวิเคราะห์ภาพแบบเรียลไทม์ด้วย AI

OpenUC2 10x : กล้องจุลทรรศน์แบบพกพาที่ใช้ ESP32-S3 พร้อมวิเคราะห์ภาพแบบเรียลไทม์ด้วย AI

Seeed Studio OpenUC2 10x AI Microscope

Seeed Studio เปิดตัว OpenUC2 10x เป็นกล้องจุลทรรศน์ AI แบบพกพาที่ใช้ โมดูล XIAO ESP32-S3 Sense โดยออกแบบมาเพื่อการศึกษา การวิจัยสิ่งแวดล้อม การเฝ้าติดตามสุขภาพ และการพัฒนาต้นแบบ กล้องจุลทรรศน์นี้มาพร้อมกับกล้อง OV2640 ที่มีการขยาย 10 เท่า, ระบบโฟกัสที่ควบคุมด้วยมอเตอร์ที่แม่นยำ, ภาพความละเอียดสูง, และการประมวลผลภาพแบบเรียลไทม์ด้วย TinyML ตัวกล้องมีการออกแบบแบบโมดูลและโอเพ่นซอร์ส ทำให้ง่ายต่อการปรับแต่งและขยายฟีเจอร์ต่างๆ ด้วยชิ้นส่วนที่พิมพ์ 3 มิติ แท่นมอเตอร์ และเซ็นเซอร์เพิ่มเติม รองรับการเชื่อมต่อ Wi-Fi ตัวกล้องทนทาน ใช้พลังงานผ่าน USB-C และสามารถเปลี่ยนเลนส์ได้เพื่อการใช้งานในหลายรูปแบบ เราเคยเขียนบทความเกี่ยวกับกล้องจุลทรรศน์พกพาที่มีลักษณะคล้ายกัน เช่น ioLight microscope และ KoPa W5 Wi-Fi Microscope นอกจา […]

เขียนวันที่ โดย Suthinee Kerdkaew - ไม่มีความเห็น บน บอร์ด Waveshare ESP32-S3 ETH พร้อม Ethernet และกล้อง สามารถใช้งานร่วมกับ Raspberry Pi Pico HAT

บอร์ด Waveshare ESP32-S3 ETH พร้อม Ethernet และกล้อง สามารถใช้งานร่วมกับ Raspberry Pi Pico HAT

ESP32 S3 ETH CAM KIT ESP32 S3 ETH Development Board with OV2640 camera support

Waveshare เปิดตัวบอร์ดพัฒนา ESP32-S3-ETH พร้อมพอร์ต Ethernet RJ45, อินเทอร์เฟสกล้อง และสามารถใช้งานร่วมกับบอร์ดขยาย Raspberry Pi Pico HAT บอร์ดนี้ยังมีอินเทอร์เฟส microSD และรองรับโมดูลกล้อง OV2640 และ OV5640 แล้วยังมีตัวเลือกโมดูล Power over Ethernet (PoE) เหมาะสำหรับการใช้งานในโปรเจกต์บ้านอัจฉริยะ, การประมวลผลภาพด้วย AI, และการเก็บข้อมูลภาพ เราเคยเขียนบทความเกี่ยวกับ LILYGO T-ETH-Lite ซึ่งเป็นบอร์ดพัฒนาที่ใช้ ESP32-S3 พร้อม Ethernet และรองรับ PoE ที่เป็นอุปกรณ์เสริม นอกจากนี้เรายังเขียนเกี่ยวกับ LuckFox Pico Pro และ Pico Max เป็นบอร์ดพัฒนาที่ใช้ Rockchip RV1106G2 พร้อมรองรับ Ethernet 10/100M และรองรับกล้อง, บอร์ด ESP32-S3-ETH จึงเหมือนการรวมข้อดีของสองบอร์ดนี้ โดยมีไมโครคอนโทรลเลอร์ ESP32-S3, Ethernet (พร้อมต […]

เขียนวันที่ โดย Suthinee Kerdkaew - ไม่มีความเห็น บน Banana Pi BPI-M1S : บอร์ด SBC ที่ใช้ RK3528 พร้อม HDMI 2.0, 2.5GbE, WiFi 6

Banana Pi BPI-M1S : บอร์ด SBC ที่ใช้ RK3528 พร้อม HDMI 2.0, 2.5GbE, WiFi 6

Banana Pi BPI-M1S

Banana Pi BPI-M1S หรือ ArmSoM-Sige1 เป็นคอมพิวเตอร์บอร์ดเดียว (SBC) มีการออกแบบที่บาง (low-profile) ใช้ชิปประมวลผล Rockchip RK3528 quad-core Cortex-A53 ออกแบบมาสำหรับกล่องทีวี 4K ระดับ entry-level ซึ่งต่างจากบอร์ด SBC รุ่นอื่นๆ ที่ใช้ RK3528(A) ที่เราเคยพูดถึง เช่น Radxa Rock E20C และ FriendlyELEC NanoPi Zero2 ซึ่งเน้นต้นทุนต่ำและขนาดเล็กสำหรับการใช้งานในระบบเครือข่ายแบบ Headless (ไม่มีหน้าจอและอุปกรณ์แสดงผล) Banana Pi BPI-M1S มีคุณสมบัติที่หลากหลายกว่า เช่น HDMI 2.0 สำหรับเอาต์พุตวิดีโอ 4K และเสียง, การเชื่อมต่อเครือข่ายด้วย 2.5GbE และ WiFi 6 รวมถึงมี Pin GPIO header 40 ขาสำหรับการขยายการใช้งาน สเปคของ Banana Pi BPI-M1S: SoC – Rockchip RK3528 CPU – Quad-core Arm Cortex-A53 @ 2.0 GHz GPU – Arm Mali-G450 GPU รอง […]

เขียนวันที่ โดย Suthinee Kerdkaew - ไม่มีความเห็น บน บอร์ดพัฒนา ESP32-S3 พร้อมจอ AMOLED 1.91 นิ้วและโมดูล QMI8658 เซนเซอร์ตรวจจับการเคลื่อนไหว 6 แกน

บอร์ดพัฒนา ESP32-S3 พร้อมจอ AMOLED 1.91 นิ้วและโมดูล QMI8658 เซนเซอร์ตรวจจับการเคลื่อนไหว 6 แกน

esp32-s3 amoled development board

Waveshare เปิดตัวบอร์ดพัฒนาที่ใช้ ESP32-S3 พร้อมจอแสดงผล AMOLED ขนาด 1.91 นิ้วพร้อมเซนเซอร์ตรวจจับการเคลื่อนไหว 6 แกนที่ออกแบบมาสำหรับการสร้างต้นแบบ IoT และโปรเจกต์พกพาที่มีจอแสดงผลแบบโต้ตอบ บอร์ดนี้ใช้ชิป ESP32-S3R8 ที่มีตัวประมวลผล Xtensa LX7 dual-core 32 บิตที่ทำงานได้สูงสุด 240MHz พร้อมการเชื่อมต่อ Wi-Fi 2.4GHz และ Bluetooth BLE 5 นอกจากนี้ยังมีหน่วยความจำ Flash ขนาด 16MB, PSRAM ขนาด 8MB, SRAM ขนาด 512KB และ ROM ขนาด 384KB เพื่อการจัดการประมวลผลและหน่วยความจำที่มีประสิทธิภาพ จุดเด่นของจอแสดงผลคือจอ AMOLED ขนาด 1.91 นิ้วความละเอียด 240×536 รองรับสี 16.7 ล้านสี ด้วยคอนโทรลเลอร์ RM67162 และเชื่อมต่อผ่านอินเทอร์เฟส QSPI จอแสดงผลนี้เหมาะสำหรับการรันแอปพลิเคชัน GUI เช่น LVGL บอร์ดนี้มีให้เลือกทั้งรุ่นแบบสัมผัสและ […]

เขียนวันที่ โดย Suthinee Kerdkaew - ไม่มีความเห็น บน DALI2 expansion module สำหรับบอร์ด ESP32-C6-Pico และ ESP32-S3-Pico ช่วยใช้งานในระบบไฟอัจฉริยะได้ง่ายขึ้น

DALI2 expansion module สำหรับบอร์ด ESP32-C6-Pico และ ESP32-S3-Pico ช่วยใช้งานในระบบไฟอัจฉริยะได้ง่ายขึ้น

DALI2 expansion module for ESP32-C6-Pico

Waveshare ได้เปิดตัวโมดูล Pico-DALI2 expansion module สำหรับบอร์ด ESP32-Pico series ที่ออกแบบมาเพื่อรองรับการสื่อสารผ่านโปรโตคอล DALI โมดูลนี้ใช้งานได้กับบอร์ดพัฒนา เช่น ESP32-C6-Pico และ ESP32-S3-Pico และมาพร้อมกับขั้วต่อแบบ screw terminal เพื่อให้เชื่อมต่อกับอุปกรณ์ DALI ภายนอกได้ DALI (Digital Addressable Lighting Interface) เป็นโปรโตคอลมาตรฐาที่ใช้สำหรับการควบคุมระบบแสงสว่างในระบบอัตโนมัติของอาคาร โปรโตคอล DALI2 เป็นรุ่นล่าสุดของโปรโตคอล DAL มีความสามารถที่ดีกว่า โดยมีคุณสมบัติเพิ่มเติมได้แก่ รองรับการทำงานแบบ multi-master ระบบสามารถรองรับการทำงานของผู้ควบคุมหลายตัว และความสามารถในการจัดการพลังงานที่ดีขึ้น อุปกรณ์ DALI2 สามารถสื่อสารแบบสองทิศทาง คือสามารถสื่อสารได้ทั้งการส่งคำสั่งและรับข้อมูลสถานะกลับจากอุป […]

เขียนวันที่ โดย Suthinee Kerdkaew - ไม่มีความเห็น บน Seeed Studio เปิดตัว Sensor Kit ที่ใช้ ESP32-C6 และ mmWave 60GHz สำหรับตรวจจับคนล้มและการหายใจ/การเต้นของหัวใจ

Seeed Studio เปิดตัว Sensor Kit ที่ใช้ ESP32-C6 และ mmWave 60GHz สำหรับตรวจจับคนล้มและการหายใจ/การเต้นของหัวใจ

mmWave human fall detection and heartbeat sensor

เราเคยได้รีวิว โมดูล MR60FDA1 60GHz mmWave Sensor เป็นเซนเซอร์ตรวจจับสถานะคนล้ม ซึ่งใช้โมดูล XIAO ESP32C3 เป็นตัวประมวลผลหลักพร้อมการเชื่อมต่อ Wi-Fi และ Bluetooth ทำให้สามารถนำไปประยุกต์ใช้ในแอปพลิเคชัน IoT ได้หลากหลาย และตอนนี้ Seeed Studio ได้เปิดตัวโมดูล mmWave Sensor ที่พัฒนาเพิ่มขึ้นสำหรับสำหรับการตรวจจับคนล้มและการตรวจจับอัตราการเต้นของหัวใจ โดยโมดูล MR60FDA2 ได้รับการปรับปรุงให้เหมาะสมกับการตรวจจับสถานะคนล้ม ในขณะที่ โมดูล MR60BHA2 ถูกออกแบบมาเพื่อการตรวจจับอัตราการเต้นของหัวใจโดยเฉพาะ โมดูลทั้งสองใช้ ไมโครคอนโทรลเลอร์ ESP32-C6 รองรับ WiFi 6 และ Bluetooth LE ให้การตรวจจับที่เชื่อถือได้สำหรับการตรวจสอบคนล้มแบบเรียลไทม์และการติดตามการเต้นของหัวใจอย่างแม่นยำ นอกจากนี้ยังมาพร้อมกับไฟ RGB LED ที่ปรับแต่งได้แล […]

เขียนวันที่ โดย Suthinee Kerdkaew - ไม่มีความเห็น บน Kumquat – บอร์ดสมองกลฝังตัวที่ใช้ Allwinner V3s พร้อม CAN แบบแยกสัญญาณ, Ethernet, และ ESP32 สำหรับ WiFi และ Bluetooth

Kumquat – บอร์ดสมองกลฝังตัวที่ใช้ Allwinner V3s พร้อม CAN แบบแยกสัญญาณ, Ethernet, และ ESP32 สำหรับ WiFi และ Bluetooth

Kumquat Allwinner V3s development board

Kumquat เป็นบอร์ดสมองกลฝังตัว (Embedded System Board) ที่ใช้ Allwinner V3s ที่ออกแบบมาเพื่อการใช้งานในระบบอัตโนมัติในอุตสาหกรรม, ระบบอัตโนมัติในบ้าน, โครงการ IoT, หุ่นยนต์ และการพัฒนาระบบสมองกลฝังตัว, Allwinner V3s มาพร้อมกับซีพียู ARM Cortex-A7 cores และหน่วยความจำแรม DDR2 ขนาด 64MB พร้อมที่เก็บข้อมูลแบบ SPI flash ขนาด 8MB, มีตัวเลือกการเชื่อมต่อประกอบด้วย Ethernet, USB-C, CAN-FD แบบแยก สัญญาณ (isolated) และ WiFi/Bluetooth ผ่านโมดูล ESP32 นอกจากนี้ Kumquat ยังมาพร้อมกับขา IO ที่ตรวจจับอัตโนมัติได้ 8 ช่อง สำหรับแรงดันไฟฟ้า 12/24V และรีเลย์ 4 ตัว สำหรับควบคุมอุปกรณ์ภายนอก อีกทั้งยังมีวงจร RTC (Real-Time Clock) พร้อมแบตเตอรี่สำรอง, Kumquat ใช้ระบบปฏิบัติการ Buildroot Linux พร้อม Mainline Linux kernel และสามารถเขี […]

ภูมิใจนำเสนอโดย WordPress