Alle Board-Projekte
Ausgewählte Open-Source-Board-Projekte und technische Materialien von CrowdSupply, Hackaday und Hackster.io – gebündelt an einem Ort
Petalinux vs. Baremetal: Run Your FPGA Video Design!
Unterschied zwischen Petalinux und Baremetal Designs
Stereo Face Detection with the Dual Camera Mezzanine
Diese Anleitung enthält detaillierte Anleitungen zur Implementierung der Gesichtserkennung auf zwei (2) Kameras mit dem Ultra96-V2 und dem Dual-Camera Mezzanine.
Vitis AI ONNX Runtime Engine (VOE) with KR260 + Python
Dieses Projekt ist Teil eines Teilprojekts des AMD Pervasive AI Developer Contest. Wir stellen Vitis AI ONNX Runtime Engine (VOE) mit KR260 vor.
Sight Cycle - IoT Bike Light
Das intelligente Fahrradlicht, das sich mit einer Reihe von LEDs an seine Umgebung anpasst, die sich unabhängig dimmen, wenn Umgebungslicht erkannt wird
3D Printer AI: UP Squared/Movidius/OctoPrint to Catch Errors
Verwenden Sie das Movidius NCS auf dem UP Squared Board, um Fehler in einem 3D-Druckauftrag zu erkennen und ihn mit OctoPrint zu stoppen, damit er wieder aufgenommen werden kann.
Virtual IOT_BootCamp Prep
Wie man beginnt: Anmelden, bezahlen, warten auf Hardware, sammeln Informationen und machen Vorbereitungsarbeit. Microsoft, Hackster und Raspberry Pi IoT Virtual Bootcamp.
Lemmings Game using Verilog and FPGA
Entwicklung von Lemmings Game mit Verilog und Simulation mit FPGA.
HapticCV: SpatialAI & Haptic Stimulus Based Cycle Assistance
HapticCV - SpatialAI basierte Computer Vision zur Revolutionierung des Fahrradverkehrs mit Haptic Stimulus, einem Algorithmus auf einmal.
FPGA Implementation of Image K-Means Clustering Algorithm
Das implementierte Bildsegment verwendet den K-Mean-Clustering-Algorithmus für FPGA-Geräte und wurde mit einem Standard-Xilinx AXI4-Stream entwickelt
Air Quality Sensing With Ultra96V2
Logging von CO2 und TVOC in die Cloud mit Ultra96 und PYNQ.
Getting Started with Intel's OpenVINO SDK
Erkunden Sie die OpenVINO-Plattform von Intel, indem Sie sehen, wie Sie sie einrichten und ein Beispielprojekt ausführen.
Object Detection(Yolo) with DPU-PYNQ and KR260
Dieses Projekt ist Teil eines Teilprojekts des AMD Pervasive AI Developer Contest. Wir führen Tests mit DPU-PYNQ auf KR260 durch.
Kredite an Autoren und Plattformen
Alle hier zusammengefassten Projekte stammen von den oben aufgeführten Open-Source-Plattformen und das Urheberrecht bleibt bei den ursprünglichen Autoren. Wir respektieren die Arbeit jedes Open-Source-Mitwirkenden und alle Inhalte folgen seiner ursprünglichen Open-Source-Lizenz. Wenn Sie ein Projektautor sind und den entsprechenden Inhalt entfernen möchten, kontaktieren Sie uns bitte.