「RTC」の検索結果

リアルタイムクロック基板です。 ICはDS1307でインターフェースはI2Cです。バックアップ用にCR1225型リチウム電池を使用します。

Raspberry Pi Pico用高精度RTCモジュール 高精度RTCチップDS3231を搭載したRaspberry Pi Pico用のRTCモジュールです。Raspberry Pi Picoに直接取り付けできるようにメスピンヘッダを搭載しています。通信にはI2Cバスを使用しています。積み重ね可能な設計のため、より多くの外部センサを接続することができます。 ・Raspberry Pi Picoシリーズに対応した標準的なRaspberry Pi Picoヘッダーを搭載 ・高精度RTCチップDS3231を搭載、バックアップ電池ホルダー付き ・リアルタイムクロックは、年/月/日/曜日/時間/分/秒をカウント。(2100年までのうるう年の補正も可能) ・任意のフォーマット：24時間または12時間(AM/PM表示付き) ・プログラマブルアラームクロック ×2

Raspberry Pi Pico用高精度RTCモジュール高精度RTCチップDS3231を搭載したRaspberry Pi Pico用のRTCモジュールです。Raspberry Pi Picoに直接取り付けできるようにメスピンヘッダを搭載しています。通信にはI2Cバスを使用しています。積み重ね可能な設計のため、より多くの外部センサを接続することができます。Raspberry Pi Picoシリーズに対応した標準的なRaspberry Pi Picoヘッダーを搭載高精度RTCチップDS3231を搭載、バックアップ電池ホルダー付きリアルタイムクロックは、年/月/日/曜日/時間/分/秒をカウント。(2100年までのうるう年の補正も可能)任意のフォーマット：24時間または12時間(AM/PM表示付き)プログラマブルアラームクロック ×2

Raspberry Pi向けに設計されたRTCモジュールです。通信はI2Cで行い、Maxim製DS1307とボタン電池によりRaspberry Piがパワーオフ後も長時間、時間を計測します。デバッグを行うために、ボード上には5V、3.3V、Rxd、Txdの5つのピンが設定されています。Maxim製リアルタイムクロックIC DS1307 使用バックアップ用としてボタン電池 CR1220 搭載可能shellコマンドで操作可能プログラマブルなパルス出力低消費電力(バッテリーバックアップ時 500nA未満)低電圧を検出すると自動で回路を切り替え

Raspberry Pi向けに設計されたRTCモジュールです。 通信はI2Cで行い、Maxim製DS1307とボタン電池によりRaspberry Piがパワーオフ後も長時間、時間を計測します。 デバッグを行うために、ボード上には5V、3.3V、Rxd、Txdの5つのピンが設定されています。 Maxim製リアルタイムクロックIC DS1307 使用 バックアップ用としてボタン電池 CR1220 搭載可能 shellコマンドで操作可能 プログラマブルなパルス出力 低消費電力(バッテリーバックアップ時 500nA未満) 低電圧を検出すると自動で回路を切り替え

タッチスクリーンを搭載したコンパクトなXIAO拡張ディスプレイボード 超小型のマイコンボードであるSeeed Studio XIAOシリーズと互換性のある円形ディスプレイボードです。片面は、タッチスクリーンを備えた39mmの円形ディスプレイで、RTCホルダー、充電チップ、TFカードスロットを搭載しています。はんだを使わずに接続できます。スマートホームやウェアラブルなどのインタラクティブディスプレイに最適です。 ・解像度240×240ピクセルの円形1.28インチスクリーンを搭載し、クリアでカラフルなディスプレイ表示が可能 ・Seeed Studio XIAOシリーズと互換性が高く、手軽に導入可能 ・豊富なインターフェースを搭載

Seeeduino XIAO用の拡張ボード ラズベリーパイ4の1/2のサイズにOLEDディスプレイ、RTC、拡張可能なメモリスペース、パッシブブザー、ユーザーボタン、オンボードバッテリー管理チップなどを搭載し、Seeeduino XIAOによるプロトタイプとプロジェクトを迅速に構築することができます。 ・0.96インチOLEDにより、パソコンがなくてもデータを表示できます。 ・リセットボタンとSWDピンを搭載し、簡単なデバッグとリセットが可能です。 ・すべてのピンが引き出されているので、はんだ付けが不要です。 ・Groveコネクタにより、I2C、UART、アナログ/デジタルを含む複数のデータプロトコルをサポートします。 ・CircuitPythonをサポートしています。

NVIDIA Jetson Nano開発者キットと互換のAI開発ボード reComputer J101は、AIアプリケーションのスタートアップや迅速な評価に適したNVIDIA Jetson Nano開発者キットとほぼ同じ機能を1：1で実現したキャリアボードで、サイズも全く同じになっています。 ・Jetson Nanoモジュール(260ピン SODIMM)に対応したデザイン ・NVIDIAの公式Jetson Nano開発者キットのキャリアボードとほぼ同じ機能を1：1で実現 ・Jetson Nanoモジュールのストレージ(16GB eMMC)拡張用SDカードスロットを搭載 ・USB 3.0、USB 2.0、HDMI 2.0、ギガビットイーサネット、Wi-Fi用M.2キーE、RTC、Raspberry Pi互換GPIO 40ピン、MCSIカメラ、I2C、I2S、ファンなど、豊富な周辺機器を搭載 ・包括的な規格に準拠：FCC、CE、RoHS、KC

Seeeduino XIAO用の拡張ボードラズベリーパイ4の1/2のサイズにOLEDディスプレイ、RTC、拡張可能なメモリスペース、パッシブブザー、ユーザーボタン、オンボードバッテリー管理チップなどを搭載し、Seeeduino XIAOによるプロトタイプとプロジェクトを迅速に構築することができます。0.96インチOLEDにより、パソコンがなくてもデータを表示できます。リセットボタンとSWDピンを搭載し、簡単なデバッグとリセットが可能です。すべてのピンが引き出されているので、はんだ付けが不要です。Groveコネクタにより、I2C、UART、アナログ/デジタルを含む複数のデータプロトコルをサポートします。CircuitPythonをサポートしています。【ご注意】Seeeduino XIAOおよびバッテリーは含まれていません。【用途】SWDデバッグラピッドプロトタイピングデータ表示小型プロジェクト

NVIDIA Jetson Orin NX/Nanoモジュールに対応した拡張ボード NVIDIA Jetson Orin NX/Nanoモジュールを搭載できるキャリアボードです。カメラコネクタなど多くの周辺機器に対応し、豊富なインターフェースを備えているので、産業オートメーションシステムやAIアプリケーションの構築に力を発揮します。NVIDIA Jetson Orin NX/Nanoモジュールによる強力なコンピューティングパワーを活用することで、重たい処理も十分にこなすことができます。幅広い出力電圧にも対応できます。

NVIDIA Jetson Nanoモジュールを搭載したAI開発コンピュータ NVIDIA Jetson Nanoモジュールを搭載し、豊富なI/Oセットとアルミニウムケース、パッシブヒートシンクを備えた手のひらサイズのエッジAIボックスです。JetPackシステムをプリインストール済みなので容易にAIアプリケーションの開発を始めることができます。 ・NVIDIA Jetson Nano開発者キットの代替品として使用できます。 ・Jetson Nanoモジュールは、128個のNVIDIA CUDAコアにより0.5TFLOP(FP16)の処理能力を持ち、画像分類、オブジェクト検出、セグメンテーション、音声処理などのアプリケーションのAIフレームワークとモデルを実行できます。 ・プリインストールされたJetPack SDKには、深層学習、コンピュータビジョン、GPUコンピューティング、マルチメディア処理用のボードサポートパッケージ(BSP)、Linux OS、NVIDIA CUDA、cuDNN、 TensorRTソフトウェアライブラリが含まれています。 ・Seeed Edge AIパートナーが提供するJetsonソフトウェアスタックとさまざまな開発者ツールを使用できます。

40個のモジュールによるArduinoスターターキットArduinoによる開発を始める際に役立つ40種類のGroveモジュールを含んだ非常に便利なキットです。アナログ入力、センサ、ディスプレイなど、あらゆる種類のモジュールを使用して、独自のプロジェクトを大量に作成できます。具体的には、5個のアクチュエータ、10個のアナログ入力、4個のディスプレイ、6個のLED、15個のセンサーが含まれています。これらのモジュールを組み合わせると、非常に多くのことができるようになります。モジュールごとに100ページを超える無料のチュートリアルが用意されています。これにより、各モジュールを使い始めるのに役立つサンプルコードと接続方法が提供されます。さらに、例としてSmart Music Box、Smart Gardenなどのプロジェクトも用意されています。このキットのすべてのモジュールは、ArduinoとRaspberry Piの両方でサポートされています。

40個のモジュールによるArduinoスターターキット Arduinoによる開発を始める際に役立つ40種類のGroveモジュールを含んだ非常に便利なキットです。アナログ入力、センサ、ディスプレイなど、あらゆる種類のモジュールを使用して、独自のプロジェクトを大量に作成できます。具体的には、5個のアクチュエータ、10個のアナログ入力、4個のディスプレイ、6個のLED、15個のセンサーが含まれています。これらのモジュールを組み合わせると、非常に多くのことができるようになります。 モジュールごとに100ページを超える無料のチュートリアルが用意されています。これにより、各モジュールを使い始めるのに役立つサンプルコードと接続方法が提供されます。さらに、例としてSmart Music Box、Smart Gardenなどのプロジェクトも用意されています。 このキットのすべてのモジュールは、ArduinoとRaspberry Piの両方でサポートされています。

Raspberry Pi CM4を搭載したエッジIoTコントローラ 4GB RAMと32GM eMMCを内蔵したRaspberry Pi CM4を搭載し、Wi-FiとBLEによる無線通信が可能なエッジIoTコントローラです。ファンレスなので静音性が高く、-30℃～+70℃で動作するので過酷な環境や高負荷での使用にも適しています。オプションで、LoRa、4G LTE、Zigbeeに対応します。 ・Raspberry Pi CM4を搭載(Broadcom BCM2711：クアッドコア Cortex-A72 @1.5GHz) ・独立した複数のRS485チャンネルによる高速/低速通信をサポート ・豊富なインターフェース：RS485×3、イーサネットポート×2、HDMI、USB2.0×3 ・BACnet、Modbus RTU、Modbus TCP/IPプロトコルをサポート ・視認性の高いLEDインジケータを搭載し、動作の素早い確認が可能 ・DINレール取り付けが可能 ・YoctoとBuildrootをサポート

よりスマートな空間にするフィジカルAIエージェント フィジカルAIエージェントは、センサーやアクチュエータを使って現実世界の情報を収集し、AIを使用してユーザーや他のシステムに代わり特定の目標を達成するシステムです。 SenseCAP WatcherはコントローラにESP32S3を使用し、AI処理用にArm Cortex-M55とEthos-U55を採用したHimax製のWiseEye2プロセッサHX6538を搭載しています。さらに、カメラ、マイク、スピーカーを備え、見る、聞く、話すことができます。そして、LLM(大規模言語モデル)に対応するSenseCraftスイートにより、ユーザーのコマンドを理解し、周囲を認識し、それに応じてアクションをトリガーすることができます。 ・話しかけて何を監視するかを伝えると、指定したイベントが発生したときに通知してくれます。Push to TalkやSenseCraftアプリから簡単にコマンドを送信できます。 ・デバイス上でAIモデルを実行し、人やペットなどさまざまなものを検出します。ただし、最も優れた機能はLLMとの統合です。LLMを活用することで指定したイベントを正確にキャプチャします。つまり、単純なターゲット検出だけでなく、動作とステータスを徹底的に分析してくれます。 ・指定したイベントを検知すると、音声でターゲットと会話してくれます。 ・ターゲットイベントを検出すると、SenseCraftアプリでメッセージを発信したり、LEDを点滅させたりといったさまざまなアクションをトリガーします。ホームアシスタントなどのIoTプラットフォームに接続したり、任意のGroveセンサーを接続することも可能です。この柔軟性により、さまざまなデータソースを統合して、分析と適切なアクションを実行します。例えば、部屋の温度を検出してそれに応じてエアコンを調整するようなアプリケーションを構築することや、エアコンの設定温度を現在の服装に合わせて変更することなども可能です。 ・独自のモードでユーザーのコマンドに適応し、ユーザーの指示を聞いてから、指定されたスペースを保護するために監視モードに切り替わります。さらに、独自の感情をアップロードして、独自の個性を与えることができます。PNGファイルを用意して、数秒以内にWatcher にアップロードしてください。 ・SenseCAP Watcherはオープンソースなので、その仕組みを理解するためのアクセス権が与えられます。 SenseCAP WatcherのバックボーンはSenseCraftソフトウェアスイートで、Watcherの設定、コマンドの解釈、LLMへのアクセスに使用されます。したがって、すべてがプライベートに保存されて実行されるため、モデルとデータがパブリックLLMやパブリッククラウドにストリーミングされることはありません。SenseCraftは、Windows/MacOS/Linuxで実行できます。SenseCraftにはLLMが含まれているため、コンピュータには次のような特定のパフォーマンス基準が必要です。 ・Windowsの場合 グラフィックカード：GeForece RTX2070、RAM：8GB、ストレージ：20GB、OS：Windows11 ・Macの場合 グラフィックカード：Apple M1 16GB、RAM：16GB、ストレージ：20GB、OS：Sonoma ・Linux(arm64)の場合 グラフィックカード：GeForece RTX2070、RAM：8GB、ストレージ：20GB、OS：Ubuntu 20.04

DescriptionTo keep the indoor plants alive and robust is not an easy task. Plants are like people、they need nutritious soil、right temperature、adequate sunshine and water for the healthy growth.Many electronics beginners who are getting started