Nano 33 BLE Sense Rev2 – новая плата Arduino в компактном форм-факторе с набором датчиков для машинного обучения и искусственного интеллекта в периферийных приложениях.
С помощью Nano 33 BLE Sense Rev2 в сочетании со встроенным датчиком вы сможете:
1. Создать носимое устройство, которое с помощью ИИ сможет распознавать движения.
2. Создать устройство для мониторинга температуры в помещении.
3. Создать устройство для распознавания жестов или голоса, используя микрофон или датчик жестов вместе с возможностями ИИ.
Главной особенностью платы Nano 33 BLE Sense Rev2 является возможность запуска приложений Edge Computing (AI) с помощью TinyML. Узнайте, как использовать библиотеку Tensor Flow Lite, следуя инструкции, или обучите свою плату с помощью веб-инструмента Edge Impulse.
Технические характеристики:
• Микроконтроллер: nRF52840
• Рабочее напряжение: 3,3 В
• Входное напряжение (предел): 21V
• Постоянный ток на каждый вывод ввода/вывода: 15 мА
• Тактовая частота: 64 МГц
• Флэш-память процессора: 1 МБ (nRF52840)
• SRAM: 256KB (nRF52840)
• Датчики: BMI270 6-осевой акселерометр и гироскоп, BMM150 3-осевой магнитометр с разрешением 0,3 мкТл
• Цифровые входы/выходы: 14
• Широтно-импульсная модуляция (ШИМ): все цифровые выводы
• Универсальный асинхронный приемопередатчик (UART): 1
• Периферийный последовательный интерфейс (SPI): 1
• Интерфейс передачи данных (I2C): 1
• Аналоговые входные контакты: 8 (АЦП 12 бит 200 Квыборок/с)
• Аналоговые выходные контакты: только через ШИМ (без ЦАП)
• Внешние прерывания: все цифровые выводы
• LED BUILTIN: 13 (цифровой вывод)
• USB: Встроенный в процессор nRF52840
• Микрофон: MP34DT05
• Размеры - 45 x 18 мм (совместим с Arduino Nano)
• Вес - 5 грамм.
1. Создать носимое устройство, которое с помощью ИИ сможет распознавать движения.
2. Создать устройство для мониторинга температуры в помещении.
3. Создать устройство для распознавания жестов или голоса, используя микрофон или датчик жестов вместе с возможностями ИИ.
Главной особенностью платы Nano 33 BLE Sense Rev2 является возможность запуска приложений Edge Computing (AI) с помощью TinyML. Узнайте, как использовать библиотеку Tensor Flow Lite, следуя инструкции, или обучите свою плату с помощью веб-инструмента Edge Impulse.
Технические характеристики:
• Микроконтроллер: nRF52840
• Рабочее напряжение: 3,3 В
• Входное напряжение (предел): 21V
• Постоянный ток на каждый вывод ввода/вывода: 15 мА
• Тактовая частота: 64 МГц
• Флэш-память процессора: 1 МБ (nRF52840)
• SRAM: 256KB (nRF52840)
• Датчики: BMI270 6-осевой акселерометр и гироскоп, BMM150 3-осевой магнитометр с разрешением 0,3 мкТл
• Цифровые входы/выходы: 14
• Широтно-импульсная модуляция (ШИМ): все цифровые выводы
• Универсальный асинхронный приемопередатчик (UART): 1
• Периферийный последовательный интерфейс (SPI): 1
• Интерфейс передачи данных (I2C): 1
• Аналоговые входные контакты: 8 (АЦП 12 бит 200 Квыборок/с)
• Аналоговые выходные контакты: только через ШИМ (без ЦАП)
• Внешние прерывания: все цифровые выводы
• LED BUILTIN: 13 (цифровой вывод)
• USB: Встроенный в процессор nRF52840
• Микрофон: MP34DT05
• Размеры - 45 x 18 мм (совместим с Arduino Nano)
• Вес - 5 грамм.