ข่าว อุปกรณ์สวมใส่

เขียนวันที่ โดย Suthinee Kerdkaew - ไม่มีความเห็น บน EnviroGo อุปกรณ์สวมใส่ตรวจวัดสภาพแวดล้อมที่ใช้ ESP32-S3 มาพร้อมเซนเซอร์ 7 ตัว

EnviroGo อุปกรณ์สวมใส่ตรวจวัดสภาพแวดล้อมที่ใช้ ESP32-S3 มาพร้อมเซนเซอร์ 7 ตัว

EnviroGo s 7 in 1 ESP32 wearable environmental monitor

EnviroGo เป็นอุปกรณ์สวมใส่ตรวจวัดสภาพแวดล้อมที่ใช้ ESP32-S3 เป็นหลัก สามารถตรวจจับสารประกอบอินทรีย์ระเหย (VOCs), ดัชนีรังสี UV, อุณหภูมิ, ความชื้น, ความดันอากาศ, ความเข้มแสง และ การเคลื่อนไหว ผ่านเซนเซอร์ MEMS 9 แกน ออกแบบมาให้ใช้งานได้ทั้งในอาคารและกลางแจ้ง สามารถสวมใส่ คลิปติดกระเป๋า หรือยึดด้วยแม่เหล็ก เหมาะสำหรับบ้าน สำนักงาน การเดินทาง ห้องแล็บ และการใช้งานประจำวันในกรณีที่ต้องการข้อมูลสภาพแวดล้อมแบบเรียลไทม์ EnviroGo รองรับการเชื่อมต่อ Wi-Fi และ Bluetooth ในตัวผ่าน ESP32-S3 WiSoC มาพร้อมหน้าจอ IPS ขนาด 0.96 นิ้ว, ช่อง microSD สำหรับบันทึกข้อมูลภายในเครื่อง และ RTC สำหรับบันทึกข้อมูลพร้อมเวลา อุปกรณ์สามารถตั้งค่าช่วงเวลาการเก็บข้อมูลได้ มี RGB LED และ บัซเซอร์ สำหรับการแจ้งเตือนด้วยแสงและเสียง และสามารถประ […]

เขียนวันที่ โดย Suthinee Kerdkaew - ไม่มีความเห็น บน บอร์ดพัฒนา ESP32-C6 พร้อมจอ AMOLED ระบบสัมผัส 1.8 นิ้ว, ไมโครโฟน, ลำโพง, IMU และ RTC

บอร์ดพัฒนา ESP32-C6 พร้อมจอ AMOLED ระบบสัมผัส 1.8 นิ้ว, ไมโครโฟน, ลำโพง, IMU และ RTC

ESP32-C6 Display Development Board

Waveshare ESP32-C6-Touch-AMOLED-1.8 เป็นบอร์ดพัฒนาที่ใช้ชิป ESP32-C6 พร้อมจอ AMOLED ระบบสัมผัสแบบ capacitive ขนาด 1.8 นิ้ว โดยรวมเอาเซนเซอร์ IMU 6 แกน, นาฬิกา RTC, ชิปเสียง, ช่องใส่ microSD, พอร์ต USB-C สำหรับจ่ายไฟและโปรแกรม, ปุ่ม Power/Boot และอินเทอร์เฟซ I/O ต่าง ๆ เช่น I²C, UART, USB และแผ่นแพด GPIO ไว้ในบอร์ดเดียว เมื่อเทียบกับบอร์ดอย่างเช่น Waveshare ESP32-S3-LCD-1.28, ESP32-S3-Touch-LCD-1.69 (ใช้ ESP32-S3) และ ESP32-P4-WIFI6-Touch-LCD-3.4C/4C (ใช้ ESP32-P4), บอร์ดรุ่นนี้ใช้ชิป ESP32-C6 ที่รองรับการสื่อสารไร้สาย Wi-Fi 6 ที่ย่าน 2.4 GHz, Bluetooth 5 LE, Zigbee และ Thread นอกจากนี้ยังมาพร้อมแฟลชภายนอกขนาด 16 MB และจอ AMOLED ความละเอียด 368 × 448 พิกเซล แสดงสีได้ 16.7 ล้านสี พร้อมระบบสัมผัสแบบ capacitive, ระ […]

เขียนวันที่ โดย Suthinee Kerdkaew - ไม่มีความเห็น บน Nordic nRF7002 EBII เพิ่มการรองรับ Wi-Fi 6 แบบ Dual-band ให้กับชุดพัฒนา nRF54L Series

Nordic nRF7002 EBII เพิ่มการรองรับ Wi-Fi 6 แบบ Dual-band ให้กับชุดพัฒนา nRF54L Series

nRF7002 EBII Wi-Fi 6 Expansion Board

Nordic เปิดตัว nRF7002 EBII เป็นบอร์ดขยาย Wi-Fi 6 รุ่นอัปเกรดสำหรับชุดพัฒนา nRF54L series โดยบอร์ด nRF7002 รุ่นก่อนหน้านี้เป็นอุปกรณ์เสริมราคาประหยัดสำหรับ Thingy:53 ที่เหมาะสำหรับงานต้นแบบพื้นฐาน ส่วน EBII ออกแบบมาเพื่อ SoC รุ่นใหม่อย่าง nRF54L series พร้อมรองรับ Wi-Fi 6 แบบ dual-band, ความสามารถด้านการวัดพลังงาน และคุณสมบัติอื่น ๆ ที่เพิ่มขึ้น บอร์ดนี้ใช้ชิป nRF7002 Wi-Fi Companion IC, รองรับฟีเจอร์ Wi-Fi 6 เช่น TWT, OFDMA และ BSS Coloring ที่ช่วยลดการใช้พลังงานและลดสัญญาณรบกวน EBII เชื่อมต่อกับบอร์ด nRF54L15 และ nRF54LM20 DKs ผ่าน SPI/QSPI และมาพร้อมคอนเนคเตอร์สำหรับวัดกระแสและทำ Power Profiling นอกจากนี้ยังมีสายอากาศแบบชิปในตัว รองรับโหมด STA และ SoftAP และใช้งานร่วมกับมาตรฐานเก่า 802.11a/b/g/n/ac ได้ ทำให้ […]

เขียนวันที่ โดย Suthinee Kerdkaew - ไม่มีความเห็น บน Nordic nRF54LV10A : ชิป Bluetooth LE ขนาดจิ๋วสำหรับอุปกรณ์การแพทย์ที่ใช้พลังงานจากแบตเตอรี่

Nordic nRF54LV10A : ชิป Bluetooth LE ขนาดจิ๋วสำหรับอุปกรณ์การแพทย์ที่ใช้พลังงานจากแบตเตอรี่

Low voltage Bluetooth LE SoC medical wearables

Nordic Semiconductor เปิดตัวสมาชิกใหม่ใน nRF54L series:  nRF54LV10A ชิป Bluetooth LE แบบ ultra-low-power และแรงดันไฟต่ำ ออกแบบมาสำหรับอุปกรณ์การแพทย์ที่ใช้แบตเตอรี่ เช่น ตัวติดตามสุขภาพ (tracker), ไบโอเซนเซอร์แบบสวมใส่, และเครื่องตรวจน้ำตาลต่อเนื่อง (CGM) ชิป nRF54LV10A มีแพ็กเกจขนาดจิ๋ว 2.3×1.9 มม. (CSP) หรือ QFN48 ขนาด 6×6 มม. และทำงานที่แรงดันไฟ 1.2–1.7V จึงสามารถต่อไฟตรงจากแบตเตอรี่เงินออกไซด์ 1.5V ที่พบได้ทั่วไปในอุปกรณ์สวมใส่ทางการแพทย์ คุณสมบัติและสเปกสำคัญของ Nordic nRF54LV10A: CPU Arm Cortex-M33 @ สูงสุด128 MHz พร้อม NVM สูงสุด 1012 KB, SRAM 192 KB; 123 CoreMark/mA @ 1.5 V, รวม 503 CoreMark RISC-V coprocessor @ 128 MHz Ultra-low-power multiprotocol 2.4 GHz radio Bluetooth 6.0 LE พร้อมฟีเจอร์ Channel So […]

เขียนวันที่ โดย Suthinee Kerdkaew - ไม่มีความเห็น บน Brainchip AKD1500 : โคโปรเซสเซอร์ Edge AI แบบ PCIe/SPI สำหรับอุปกรณ์สวมใส่และอุปกรณ์ IoT ที่ใช้พลังงานจากแบตเตอรี่

Brainchip AKD1500 : โคโปรเซสเซอร์ Edge AI แบบ PCIe/SPI สำหรับอุปกรณ์สวมใส่และอุปกรณ์ IoT ที่ใช้พลังงานจากแบตเตอรี่

BrainChip AKD1500 Edge AI co-processor PCIe SPI host interface

BrainChip AKD1500 เป็นโคโปรเซสเซอร์ Edge AI ประสิทธิภาพสูง ใช้พลังงานเพียง 300 mW แต่ให้ประสิทธิภาพสูงสุดถึง 800 GOPS เหมาะสำหรับอุปกรณ์สวมใส่และเซนเซอร์ IoT ที่ใช้แบตเตอรี่ อุปกรณ์นี้ใช้เทคโนโลยี neuromorphic แบบเหตุการณ์ เหมือนรุ่น AKD1000 โดยใช้ spiking neural networks (SNN) เพื่อประมวลผลแบบเรียลไทม์ได้อย่างมีประสิทธิภาพกว่าชิป AI แบบเดิมมาก จุดเด่นรุ่นใหม่คือรองรับทั้ง PCIe และ SPI ทำให้ใช้งานร่วมกับโฮสต์ได้หลากหลาย ตั้งแต่โปรเซสเซอร์ Linux ไปจนถึงไมโครคอนโทรลเลอร์ประสิทธิภาพต่ำ ไม่ว่าจะเป็นสถาปัตยกรรม x86, Arm หรือ RISC-V คุณสมบัติและสเปกเด่นของ BrainChip AKD1500: Akida Neuron Fabric ทำงานที่ความถี่ 5 ถึง 400 MHz ประสิทธิภาพสูงสุดถึง 800 GOPS ที่ใช้พลังงานน้อยกว่า 1 mW ต่อ GOPS รองรับการเรียนรู้บนอุปกรณ์ ( […]

เขียนวันที่ โดย Suthinee Kerdkaew - ไม่มีความเห็น บน u-blox MAX-M10N – โมดูล GNSS รองรับโหมด Low Energy Accurate Positioning (LEAP) และอัปเกรดเฟิร์มแวร์ได้

u-blox MAX-M10N – โมดูล GNSS รองรับโหมด Low Energy Accurate Positioning (LEAP) และอัปเกรดเฟิร์มแวร์ได้

u blox UBX M10150 KB chip and the MAX M10N module

หลังจากเปิดตัวโมดูล GNSS รุ่นประหยัดพลังงาน UBX-M10150-CC ไปก่อนหน้านี้ ทาง u-blox ได้ขยายไลน์ผลิตภัณฑ์ด้วยการเปิดตัว MAX-M10N, ซึ่งเป็นโมดูลประหยัดพลังงาน (ultra-low-power) อีกหนึ่งรุ่น โดยใช้ชิป UBX-M10150-KB GNSS รุ่นใหม่นี้รองรับการอัปเกรดเฟิร์มแวร์ และสามารถลดการใช้พลังงานได้มากถึง 50% ด้วยเทคโนโลยี Low Energy Accurate Positioning (LEAP) และโหมดติดตามแบบ PSMCT cyclic tracking เฟิร์มแวร์ SPG 5.30 รุ่นล่าสุดยังเพิ่มการรองรับสัญญาณแก้ไข RTCM correction input เพื่อให้ได้ความแม่นยำระดับต่ำกว่า 1 เมตร พร้อมปรับปรุงความสามารถในการตรวจจับการปลอมแปลง (spoofing) และการรบกวนสัญญาณ (jamming) อีกทั้งยังมีฟังก์ชันบันทึกข้อมูล (data logging) และกำหนดขอบเขตพื้นที่ (geo-fencing) สำหรับการติดตามแบบอัตโนมัติ รวมถึงใช้เทคโนโล […]

เขียนวันที่ โดย Suthinee Kerdkaew - ไม่มีความเห็น บน Upbeat เปิดตัว ไมโครคอนโทรลเลอร์ RISC-V รุ่น UP201 และ UP301 ที่ใช้พลังงานต่ำ พร้อมประมวลผล AI แบบทำงานตลอดเวลา

Upbeat เปิดตัว ไมโครคอนโทรลเลอร์ RISC-V รุ่น UP201 และ UP301 ที่ใช้พลังงานต่ำ พร้อมประมวลผล AI แบบทำงานตลอดเวลา

Upbeat UP201 and UP301 Series AI MCUs No BG

บริษัท Upbeat Technology ร่วมมือกับ SiFive เปิดตัวไมโครคอนโทรลเลอร์ AI แบบ Always-On รุ่น UP201 และ UP301 สำหรับงาน AI และ IoT ที่ใช้พลังงานต่ำมาก (Ultra-Low-Power) เช่น อุปกรณ์สวมใส่, โดรน และระบบที่ใช้เซนเซอร์ โดยรุ่น UP201 ถูกออกแบบมาสำหรับอุปกรณ์ขนาดเล็กที่ใช้พลังงานจากแบตเตอรี่ เช่น สมาร์ตวอทช์, เครื่องช่วยฟัง และโหนดเซนเซอร์ IoT, ในขณะที่รุ่น UP301 มุ่งเป้าไปที่การประมวลผล AI และระบบที่ใช้การมองเห็น (vision) สำหรับงานที่ซับซ้อนกว่า เช่น แว่นตาอัจฉริยะ, หุ่นยนต์, และอุปกรณ์ AI สำหรับงานอุตสาหกรรม ไมโครคอนโทรลเลอร์ทั้งสองรุ่นใช้สถาปัตยกรรมแบบ Dual-Core RISC-V โดยมีคอร์ SiFive E21 ซึ่งเป็นคอร์แบบ lightweight ทำหน้าที่ Always-On (AON) สำหรับการประมวลผลแบบประหยัดพลังงานอย่างต่อเนื่อง, คอร์ SiFive E34 สำหรับการ […]

เขียนวันที่ โดย Suthinee Kerdkaew - ไม่มีความเห็น บน Google Coral NPU แบบโอเพนซอร์ส ที่ใช้ RISC-V ได้ถูกรวมเข้าไว้ใน Synaptics SL2610 Edge AI SoC แล้ว

Google Coral NPU แบบโอเพนซอร์ส ที่ใช้ RISC-V ได้ถูกรวมเข้าไว้ใน Synaptics SL2610 Edge AI SoC แล้ว

Google Coral NPU

Google เปิดตัวแพลตฟอร์ม Coral NPU แบบ full-stack ที่เป็นโอเพนซอร์ส และใช้สถาปัตยกรรม RISC-V สำหรับการประมวลผล AI แบบ Always-on บนอุปกรณ์ Edge กำลังต่ำและอุปกรณ์สวมใส่ได้ โดยชิปตัวแรกที่รวม Coral NPU เข้ามาคือซีรีส์ Synaptics Astra SL2610 ที่กำลังจะเปิดตัวเร็ว ๆ นี้ Google Coral NPU Coral NPU มีเป้าหมายเพื่อแก้ปัญหาการกระจัดกระจายของซอฟต์แวร์ใน  AI accelerators ระดับ entry-level ซึ่งทำให้การพัฒนาโปรแกรมทำได้ยาก โดยการเปิดตัว NPU แบบโอเพนซอร์ส พร้อมกับ ซอร์สโค้ดที่เกี่ยวข้อง Google หวังว่าการออกแบบนี้จะถูกนำไปใช้โดยผู้ผลิตชิป (silicon vendors) ช่วยลดความกระจัดกระจายของซอฟต์แวร์ในระยะยาว และช่วยให้นักพัฒนา Machine Learning (ML) สามารถนำผลิตภัณฑ์ออกสู่ตลาดได้รวดเร็วยิ่งขึ้น โดยต่อยอดจากการพัฒนาของแพลตฟอร์ม Coral รุ […]

ภูมิใจนำเสนอโดย WordPress