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News

Neuer Release: V2.3 Beta 5 Linux BSPs für Apalis und Colibri Module


Dienstag, 23. Dezember 2014

LinuxWir präsentieren unseren neuesten Release - V2.3 Beta 5 Embedded Linux BSPs für NXP®/Freescale i.MX 6, NVIDIA® Tegra™ und NXP®/Freescale Vybrid basierte Module.

Toradex lanciert die Partner-Netzwerksseite


Montag, 22. Dezember 2014

Icon for NewBrauchen Sie ein komplett kundenspezifischen Carrier Board für Toradex‘ Computer on Modules, aber haben nicht die nötigen Mittel es selbst zu machen? Oder brauchen Sie eine spezialisierte industrielle Software oder ein professionelles User Interface für Ihr Produkt, welches auf unseren Modulen basiert? Hier finden Sie eine solchen Fragen gewidmete Seite!

Webinar-Aufzeichnung jetzt verfügbar: Asymmetrical Multicore Processing für zuverlässige, komplexe Embedded-Systeme


Freitag, 19. Dezember 2014

Icon for NewCalendarWir würden uns gerne bei allen Teilnehmern bedanken, welche unser Webinar über ‘Asymmetrical Multicore Processing für zuverlässige, komplexe Embedded-Systeme ’ vom 11. Dezember zu einem grossen Erfolg gemacht haben. Falls Sie verhindert waren bei der interaktiven Sitzung live dabei zu sein oder falls Sie das Webinar einfach noch einmal anschauen möchten, haben wir es für Sie online publiziert.

Neue Versionen der Apalis iMX6 und Colibri iMX6 Computer Module – Samples verfügbar


Donnerstag, 11. Dezember 2014

impColibriWir freuen uns anzukündigen, dass die Samples für die neuen Versionen von Apalis iMX6 und Colibri iMX6 Computer Module basierend auf NXP®/Freescale i.MX 6 SoC verfügbar sind. Die neuen Versionen sind ab sofort im Webshop erhältlich.    Für mehr Informationen über Apalis iMX6 Computer on Modules. Für mehr Informationen über Colibri iMX6 Computer on Modules. 

Webinar: Asymmetrical Multicore Processing for reliable, complex embedded systems


Mittwoch, 3. Dezember 2014

NewCalendarNehmen Sie an unserem bevorstehenden Webinar ‘Asymmetrical multicore processing for reliable, complex embedded systems’ teil um die Problematik der traditionellen Vorgehensweise zu verstehen und das Potential von Asymmetric Multicore Processing (AMP) auszunützen.