Source : Tiny LED Cube Packs Six Meters Of Madness | Hackaday
Raspberry Pi – Points de test
Modules SFP – EEPROM et DDM
Changement d’hébergeur
Le site TechniGEM a migré d’hébergeur pour améliorer le service et la fluidité de navigation.
L’accès se fait désormais par l’adresse www.technigem.com en lieu et place de blog.technigem.com. Un lien de redirection depuis l’adresse www.technigem.fr a également été mis en place. Et enfin le site est maintenant certifié par un certificat SSL !
Néanmoins, des problèmes suite à la migration peuvent exister. N’hésitez pas à me les signaler via le mail : contact@technigem.com
J’espère pouvoir vous apporter un peu via ce blog, mais soyez tolérant, cette activité est entièrement sur le peu de temps libre que j’arrive à dégager ! 😉
AAduino – Arduino de la forme d’une pile LR06 (AA)
Cet Arduino + RF a la forme d’une pile LR06 (AA) et peut ainsi s’insérer directement dans un coupleur de piles !
Très compact, très ingénieux. J’adore !
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Micro-Robots pour l’éducation
Ces micro-robots low-cost de moins de 2 cm² ont été développés par deux enseignants de l’Imperial College Robotic Society et sont parfaits comme plateforme d’apprentissage de robotique, pour les systèmes multi-agents, découvrir les bases de ROS (Robotic Operating System) ou tout simplement s’amuser !
Bureaux pilotés par un ingénieux système de Rapsberry Pi
[Kamil Górski] a décidé d’utiliser des Rapsberry Pi pour piloter les nouveaux bureaux de son entreprise !
Grâce à une interface web, chaque membre de l’entreprise peut gérer le calendrier de réservation des salles de conférences, piloter les éclairages, la diffusion de médias sur vidéoprojecteurs ou hauts-parleurs, …
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Ce robot reconnait les objets grâce à TensorFlow
Les enfants sont capables d’un tas de chose que les robots ne peuvent pas faire. Monter les escaliers, par exemple, est difficile pour un robot. Reconnaître des objets est un autre domaine dans lequel les humains sont généralement meilleurs que les robots. Les enfants peuvent reconnaître des blocs, formes, couleurs et extrapoler des combinaisons et transformations des éléments qu’ils voient.
TensorFlow, l’algorithme de machine learning de Google, permet de réaliser cette prouesse.
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“Poussières neuronales” et électroceutique
Des chercheurs de l’université de Berkley ont développé des capteurs/stimulateurs d’impulsions nerveuses aussi petits que des grains de sable.
Ces minuscules dispositif sont un pas de plus vers l’électroceutique. Késako ?
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