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Edge Computing Ai

I 10 migliori prodotti di aprile 2025
Ultimo aggiornamento: 6 aprile 2025
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Intelligent Edge Computing: Revolutionizing Data Processing and Decision-Making at the Edge
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QUALITÀ MASSIMA

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#1 VINCITORE
Arduino
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Arduino Nano 33 BLE Sense Rev2 [ABX00069] – Microcontroller AI con sensori, Edge Computing e Bluetooth per applicazioni indossabili, di temperatura e vocali
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QUALITÀ SUPERIORE

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#2

  • Arduino Nano 33 BLE Sense Rev2 è una potente scheda dotata di microcontrollore ARM Cortex-M4 a 64 MHz, con sensori integrati (temperatura, umidità, pressione, accelerometro, giroscopio, microfono). Offre connettività Bluetooth Low Energy (BLE) per applicazioni IoT a basso consumo. Compatibile con TensorFlow Lite per Machine Learning, facilita lo sviluppo di applicazioni intelligenti. Le basette pre-saldate semplificano l'integrazione.
  • Edge Computing e supporto TinyML: sfrutta la potenza dell'Edge Computing eseguendo applicazioni AI direttamente sulla scheda utilizzando TinyML. Con il supporto per TensorFlow Lite, puoi implementare facilmente modelli di machine learning per riconoscere movimento, voce e gesti, facilitando l'elaborazione dei dati in tempo reale e una migliore interazione con l'utente senza utilizzare il cloud computing.
  • Applicazioni versatili per la tecnologia domestica e indossabile: che tu voglia creare un dispositivo di monitoraggio della temperatura ambiente che ottimizzi le impostazioni del termostato, un dispositivo indossabile che tenga traccia delle attività fisiche o un sistema di controllo ad attivazione vocale, Nano 33 BLE Sense Rev2 fornisce gli strumenti e la flessibilità per trasformare le tue idee in realtà in modo rapido ed efficiente.
  • Prestazioni e connettività robuste: alimentata dal microcontrollore nRF52840, la scheda funziona a 3,3 V con una velocità di clock di 64 MHz, offrendo capacità di elaborazione impressionanti con 1 MB di memoria flash e 256 KB di SRAM. La funzionalità Bluetooth Low Energy (BLE) integrata garantisce una comunicazione wireless senza interruzioni, consentendo ai tuoi progetti di connettersi facilmente a smartphone, tablet e altri dispositivi.
  • Facile integrazione e sviluppo: con 14 pin di ingresso/uscita digitali, 8 pin di ingresso analogico e ampie funzionalità PWM, questa scheda microcontrollore fornisce tutte le interfacce necessarie per vari progetti. La sua compatibilità con l'IDE Arduino semplifica la programmazione, mentre il suo fattore di forma compatto consente una facile integrazione in una varietà di applicazioni, dai dispositivi portatili compatti ai sistemi domotici completi.
  • 46,62 € SU AMAZON
Arduino
Arduino
Arduino Portenta H7 Lite [ABX00045] – Microcontroller dual-core con ARM Cortex-M7 e M4, ottimizzato per applicazioni Edge Computing, IoT e AI
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QUALITÀ OTTIMA

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#3

  • Architettura dual-core ad alte prestazioni: Arduino Portenta H7 Lite è dotato di un potente microcontrollore dual-core che combina ARM Cortex-M7 (480 MHz) e ARM Cortex-M4 (240 MHz). Questa configurazione garantisce prestazioni eccellenti per l'elaborazione in tempo reale e il multitasking in applicazioni impegnative come IoT, robotica ed edge computing.
  • Ottimizzato per applicazioni Edge AI: con il supporto per modelli di machine learning (ML) e funzionalità di edge computing, Portenta H7 Lite è progettato per eseguire algoritmi AI direttamente sul dispositivo, consentendo inferenza a bassa latenza per applicazioni in tempo reale come riconoscimento vocale, rilevamento di oggetti e analisi predittiva, senza richiedere l'elaborazione nel cloud.
  • Robuste opzioni di connettività: la scheda è dotata di Wi-Fi e Bluetooth 5.1 integrati, garantendo una connettività perfetta per IoT e comunicazioni wireless. Portenta H7 Lite supporta un'ampia gamma di moduli di rete esterni, consentendo di espandere le opzioni di connettività per includere LTE o Ethernet per applicazioni industriali.
  • I/O flessibile e scalabilità: Portenta H7 Lite offre opzioni I/O versatili, inclusi ingressi e uscite digitali/analogici, SPI, I2C, UART e PWM. Dispone inoltre di un'interfaccia USB-C ad alta velocità per l'alimentazione e la programmazione. Inoltre, la scheda supporta gli Shield Arduino e dispone di porte di espansione per periferiche personalizzate tramite i componenti aggiuntivi Portenta Vision e Portenta LTE.
  • Ottimizzato per applicazioni embedded e a basso consumo: progettato per un basso consumo energetico, Portenta H7 Lite è ideale per applicazioni embedded e alimentate a batteria, dove l'efficienza energetica è essenziale. Offre modalità di sospensione flessibili e funzionalità a basso consumo per prolungare la durata della batteria in implementazioni remote o industriali.
  • 80,52 € SU AMAZON
WayPonDEV
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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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QUALITÀ OTTIMA

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#4

  • [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/".
  • 124,39 € SU AMAZON
WayPonDEV
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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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#5

  • [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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Edge To Cloud AI: Integrating Intelligent Systems Across Distributed Environments
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QUALITÀ BUONA

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Edge Computing: Enhancing Speed, Efficiency, and Real-Time Processing in a Connected World
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Edge AI: The Future of Intelligent Computing at the Device Level
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Edge Computing: Revolutionizing Data Processing in the IoT Era
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#9
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Edge AI: Convergence of Edge Computing and Artificial Intelligence (English Edition)
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