Edge Computing Ai
I 10 migliori prodotti di dicembre 2024
Ultimo aggiornamento:
2 dicembre 2024
Independently published
AI and Edge Computing: Redefining Real-Time Decision-Making
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98
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#1 VINCITORE
LUCKFOX
LUCKFOX Omni3576-08064 Edge Computing Expansion Board | 8GB LPDDR4X RAM | 64GB eMMC | 4K Video Encoding & Decoding | for Sophisticated Embedded Applications and Edge Computing Needs
98
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#2
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- [ Integrated Edge Computing Solution ] Based on the LUCKFOX Core357608064 module, this expansion board combines with the Omni3576 host to create a powerful edge computing solution
- [ Powerful Dual-Core Architecture ] Built on the LUCKFOX Core357608064 module, featuring quad-core Arm Cortex-A72@2.2GHz and quad-core Arm Cortex-A53@2.0GHz for superior performance and efficiency. Ideal for applications in edge computing, large models localization, smart business displays, cloud terminals, industrial control systems, and automotive electronics
- [ AI-Driven Visual Applications ] Equipped with two CSI camera interfaces, ideal for AI-focused applications such as visual robotics, depth vision, and stereoscopic vision. - [ 4K Video Capabilities ] Supports 4K@120fps decoding and 4K@60fps encoding in various formats including H.265/HEVC, VP9, AVS2, and AV1, ensuring high-definition video performance
- [ Integrated Wireless Connectivity ] Features dual-band Wi-Fi6 (2.4GHz/5GHz) and BT 5.2/BLE for seamless connectivity and enhanced BT capabilities. - [ Dual Gigabit Ethernet ] Offers two Gigabit Ethernet ports for flexible network traffic management and enhanced security
- [ Advanced AI Processing ] Equipped with a 6 TOPS@INT8 NPU, supporting model conversion from frameworks like TensorFlow, MXNet, PyTorch, and Caffe for cutting-edge AI capabilities. Support object recognition, face recognition, vehicle recognition, pedestrian detection, text recognition and semantic segmentation
169,99 € SU AMAZON
Springer
Edge Ai: Convergence of Edge Computing and Artificial Intelligence
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93
QUALITÀ OTTIMA
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#3
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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89
QUALITÀ DISTINTA
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#4
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[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
CRC Press
Edge-AI in Healthcare: Trends and Future Perspectives
85
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#5
CRC Press
Industry 5.0 for Smart Healthcare Technologies: Utilizing Artificial Intelligence, Internet of Medical Things and Blockchain
20% Sconto
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#6
CRC Press
Machine Learning for Edge Computing: Frameworks, Patterns and Best Practices
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#7
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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77
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#8
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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
Arduino
Arduino Nano 33 BLE Sense Rev2 [ABX00069] - 3.3V AI abilitato scheda microfono sensore di gesti Edge Computing TinyML
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71
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#9
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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
LUCKFOX
LUCKFOX Omni3576-04000 Edge Computing Expansion Board | 4GB LPDDR4X RAM | 4K Video Encoding & Decoding | for Sophisticated Embedded Applications and Edge Computing Needs
65
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#10
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- [ Integrated Edge Computing Solution ] Based on the LUCKFOX Core357604000 module, this expansion board combines with the Omni3576 host to create a powerful edge computing solution
- [ Powerful Dual-Core Architecture ] Built on the LUCKFOX Core357604000 module, featuring quad-core Arm Cortex-A72@2.2GHz and quad-core Arm Cortex-A53@2.0GHz for superior performance and efficiency. Ideal for applications in edge computing, large models localization, smart business displays, cloud terminals, industrial control systems, and automotive electronics
- [ AI-Driven Visual Applications ] Equipped with two CSI camera interfaces, ideal for AI-focused applications such as visual robotics, depth vision, and stereoscopic vision. - [ 4K Video Capabilities ] Supports 4K@120fps decoding and 4K@60fps encoding in various formats including H.265/HEVC, VP9, AVS2, and AV1, ensuring high-definition video performance
- [ Integrated Wireless Connectivity ] Features dual-band Wi-Fi6 (2.4GHz/5GHz) and BT 5.2/BLE for seamless connectivity and enhanced BT capabilities. - [ Dual Gigabit Ethernet ] Offers two Gigabit Ethernet ports for flexible network traffic management and enhanced security
- [ Advanced AI Processing ] Equipped with a 6 TOPS@INT8 NPU, supporting model conversion from frameworks like TensorFlow, MXNet, PyTorch, and Caffe for cutting-edge AI capabilities. Support object recognition, face recognition, vehicle recognition, pedestrian detection, text recognition and semantic segmentation
128,99 € SU AMAZON
edge computing
edge ai
#1 VINCITORE
