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Edge Computing Ai

I 10 migliori prodotti di novembre 2024
Ultimo aggiornamento: 7 novembre 2024
Independently published
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AI and Edge Computing: Redefining Real-Time Decision-Making
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99

QUALITÀ MASSIMA

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#1 VINCITORE
Arduino
Arduino
Arduino Nano 33 BLE Sense Rev2 with Headers [ABX00070] - 3.3V AI abilitato scheda microfono sensore di gesti Edge Computing TinyML
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97

QUALITÀ SUPERIORE

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#2

  • Microcontroller compatto abilitato all'intelligenza artificiale: Arduino Nano 33 BLE Sense Rev2 è una scheda versatile da 3,3 V progettata per sviluppatori che cercano una soluzione compatta per progetti AI e IoT. Con il suo fattore di forma ridotto, questa scheda è perfetta per la prototipazione di dispositivi indossabili e applicazioni intelligenti che richiedono spazio minimo e potenti capacità, permettendoti di immergerti subito nello sviluppo.
  • Suite sensore completa: Dotato di una serie di sensori integrati, tra cui un IMU per il rilevamento del movimento, un microfono per l'elaborazione audio e sensori per temperatura, umidità, luce, colore e pressione, Nano 33 BLE Sense Rev2 consente di creare progetti innovativi senza la necessità di componenti aggiuntivi. Questa suite completa consente progetti come il riconoscimento dei gesti e il monitoraggio ambientale.
  • Edge Computing con TinyML: sfrutta la capacità della scheda di eseguire applicazioni Edge Computing utilizzando TinyML, consentendo di elaborare i dati direttamente sul dispositivo. Sfrutta TensorFlow Lite per creare modelli AI per riconoscere movimenti, suoni e altri input, garantendo risposte e funzionalità in tempo reale senza fare affidamento sui servizi cloud.
  • Opzioni di connettività flessibili: grazie alla connettività Bluetooth Low Energy (BLE), il Arduino Nano 33 BLE Sense Rev2 può comunicare senza problemi con smartphone, tablet e altri dispositivi. Questa connettività apre le porte a una vasta gamma di applicazioni, tra cui monitoraggio remoto, integrazione smart home e interazione con app mobili, migliorando la versatilità dei tuoi progetti.
  • Prestazioni robuste e facilità di sviluppo: Alimentata dal microcontrollore nRF52840 con una velocità di clock di 64 MHz, questa scheda offre 1 MB di memoria flash e 256 KB di SRAM per un'elaborazione e un'archiviazione efficienti. Con 14 pin di ingresso/uscita digitali, 8 pin di ingresso analogici e funzionalità PWM complete, Arduino Nano 33 BLE Sense Rev2 supporta un'ampia varietà di applicazioni, rendendolo uno strumento prezioso per hobbisti e professionisti.
  • 50,07 € SU AMAZON
Springer
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Edge Ai: Convergence of Edge Computing and Artificial Intelligence
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93

QUALITÀ OTTIMA

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#3
CRC Press
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Industry 5.0 for Smart Healthcare Technologies: Utilizing Artificial Intelligence, Internet of Medical Things and Blockchain
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QUALITÀ DISTINTA

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#4
WayPonDEV
WayPonDEV
Banana Pi BPI-F3 8-Core RISC-V K1 Chip SBC, 2.0TOPS AI Performance CPU Single Board Computer, con Ethernet 2X GbE per AI Edge Computing, archiviazione di rete NAS e alternative per laptop (4+16GB
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86

QUALITÀ AFFIDABILE

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#5

  • [Versione CPU completamente aggiornata] Banana Pi BPI-F3 RISC-V AI linux single baord computer è alimentato da SpacemiT 8-core RISC-V chip con CPU AI integrata ad alte prestazioni 2.0TOPs e la potenza di calcolo single-core per uso generale è equivalente a 1,3 volte di Cortex-A55. Supporta 32-bit LPDDR4 2GB/4GB RAM, 8/16GB eMMC flash, 4M SPI NOR e 32M SPI NAD a bordo, e supporta anche wireless dual-band 2.4G/5G WiFi e Bluetooth 4.2.
  • [CPU SpacemiT K1 RISC-V] Basata sull'architettura del set di istruzioni aperto RISC-V, è una piattaforma di processori AI versatile e a risparmio energetico che supporta le funzionalità di calcolo ecologico open source. Fornisce una potenza di calcolo della CPU 50KDMIPS e una potenza di calcolo AI 2.0TOPS. L'efficienza della potenza di calcolo è superiore del 20% rispetto a ARM A55. Supporta RVA22 Profile e 256bit RVV 1.0 CPU RISC-V standard e integra PCIe, USB, GMAC, SPI e altre interfacce.
  • [Supporta display video 4K] Computer a scheda singola Banana Pi BPI-F3 K1 RISC-V che offre una qualità dell'immagine ultra chiara e coinvolgente, la nostra tecnologia garantisce stabilità, dettagli intricati e scorrevolezza. Trova ampie applicazioni in TV box, dispositivi di colata dello schermo intelligente e una vasta gamma di altre soluzioni all'avanguardia.
  • Ricche risorse hardware: Banana Pi BPI-F3 K1 RISC-V SBC integrata 2 porte Ethernet GbE (supporta PoE con HAT aggiuntivo), 4 porte USB 3.0 e PCIe M.2, 1 USB 2.0 Type-C OTG, HDMI e doppio supporto per telecamera MIPI-CSI, 1 slot per schede MicroSD, espansione PCIE2.1 a 5 canali capacità, 12x Porte seriali UART, GPIO intestazione a 26 pin, ingresso DC e TYPE-C in. Dimensioni: 148 x 100 x 15 mm, peso: 200 g.
  • [Ampia gamma di applicazioni] Banana Pi BPI-F3 K1 RISC-V AI SBC può essere ampiamente utilizzato in archiviazione di rete NAS, computer cloud, robot intelligenti, laptop, controllo industriale, computer edge AI e così via. Può essere utilizzato anche come TV box, dispositivi di casting dello schermo intelligente, supporta la decodifica e la codifica video 4K, altoparlante, microfono e auricolare.
  • [Wiki] Per iniziare: "https://docs.banana-pi.org/en/BPI-F3/BananaPi_BPI-F3". Qualsiasi supporto post-vendita, si prega di fare una domanda e contattarci facendo clic su "Waypondev" negozio o lasciare il messaggio nel nostro forum da "forum.youyeetoo .com/".
  • 134,99 € SU AMAZON
Arduino
Arduino
Arduino Nano 33 BLE Sense Rev2 [ABX00069] - 3.3V AI abilitato Scheda Microfono sensore di gesti Edge Computing TinyML
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80

QUALITÀ BUONA

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#6

  • Puoi creare dispositivi indossabili che utilizzano l'intelligenza artificiale per riconoscere i movimenti.
  • È possibile creare un sistema di monitoraggio della temperatura ambiente in grado di fornire suggerimenti o persino apportare modifiche alle impostazioni del termostato.
  • È possibile creare un dispositivo di riconoscimento gestuale o vocale utilizzando il microfono o il sensore gestuale, sfruttando le capacità AI della scheda.
  • 46,62 € SU AMAZON
CRC Press
CRC Press
Edge-AI in Healthcare: Trends and Future Perspectives
star

79

QUALITÀ BUONA

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#7
WayPonDEV
WayPonDEV
Banana Pi BPI-M6 Synaptics VS680 Single Board Computer, LPDDR4 4GB RAM 16GB eMMC, 6.75Tops NPU GE9920 GPU onboard GbE Gigabit Ethernet Port for AI Edge Computing Monitor Support Android Linux
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77

QUALITÀ BUONA

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#8

  • [High Performance Synaptics VS680 CPU] ] BPI-M6 computer a scheda singola adotta Synaptics VS680 Quad-core Cortex-A73 (2.1GHz) e una CPU Cortex-M3, immaginazione GE9920 GPU, NPU per AI fino a 6,75 top. It is a smart chip built specifically for applications such as smartdisplays, smart cameras, set-top box and media streaming.
  • [Grande scalabilità dello storage] Scheda di sviluppo BPI-M6 da 4 GB di RAM LPDDR4 e flash eMMC da 16 G con supporto per fino a 64 GB, con slot MicroSD e supporto interfaccia PCIe M.2 per un'espansione fino a 256 GB, offre grandi possibilità per lo sviluppo di elaborazione AI.
  • [4K Smart Home Audio and Video Chip] BPI-M6 adotta quad-core a 64 bit Cortex-A73 e chip CPU Cortex-M3 architettura, grafica integrata GE9920 GPU, supporta la decodifica video 4K e l'uscita video 4K. Il motore Qdeo può azionare due display, consentendo al dispositivo di alimentazione. a 1080 Pannello touch screen P in un set-top box mentre lo streaming a una TV 4K.
  • Ampia gamma di applicazioni: la CPU Synaptics VS680 può essere ampiamente utilizzata in dispositivi smart home. È una GPU PowerVR serie 9 integrata ad alte prestazioni con processore ISP HDR per gestire due telecamere 4K. DLA è combinato con doppi ISP per eseguire reti neurali sulle telecamere per eseguire attività come riconoscimento facciale, riconoscimento degli oggetti e sorveglianza della sicurezza.
  • [Multifunction Interfaces] BPI-M6 Single Board computer onboard M.2 Key E (PCIe + MIPI CSI), 4 porte USB 3.0; 1 x porta Gigabit Ethernet; 1 x porta HDMI-rx e 1 x porta Hdmi-tx ; GPIO: testa a 40 pin; switch: reset, alimentazione e U-boot; Power Source. CE: 5 Volt ts at 3 amp via micro USB (tipo C); dimensioni e peso: 92 x 60 mm, 48 g.
  • [SDK Document] BPI-M6 SBC supporta Android/Linux. Per scaricare SDK si prega di fare clic su "WayPonDEV" store e ask the question. Tutte le domande tecniche e post-vendita, si prega di lasciare il messaggio a "wpd#youyeetoo&com (#--->@,&--->. )».
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CRC Press
CRC Press
Machine Learning for Edge Computing: Frameworks, Patterns and Best Practices
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70

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#9
Independently published
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Mastering ML System Design Interviews: The Definitive Guide to AI-Powered Machine Learning, AutoML, Edge Computing and Federated Learning
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65

QUALITÀ BUONA

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#10
edge computing edge ai