Google Coral M2
I 10 migliori prodotti di novembre 2024
Ultimo aggiornamento:
30 novembre 2024
Coral by Google
Google Coral M.2 Acceleratore con TPU Dual Edge
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98
QUALITÀ MASSIMA
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#1 VINCITORE
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Coral by Google
Acceleratore Google Coral M.2 con Dual Edge TPU
Componenti del computer
89,99 € SU AMAZON
Google
Google Coral Mini PCIe M.2 Accelerator A/E Key estensionesmodul 1 Pezzo
96
QUALITÀ SUPERIORE
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#2
Google Coral
Google Coral Coprocessore USB Edge TPU ML Accelerator per Raspberry Pi e Altri Computer integrati a Scheda Singola
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94
QUALITÀ OTTIMA
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#3
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Specifiche: Arm 32-bit Cortex-M0+ microprocessore (MCU): fino a 32 MHz max 16 KB memoria flash con connessioni ECC 2 KB RAM: porta USB 3.1 (Gen 1) e cavo (SuperSpeed, 5Gb/s velocità di trasferimento)
Caratteristiche: Google Edge TPU ML coprocessore accelerazione, USB 3.0 Type-C femmina, supporta Debian Linux per ospitare CPU, i modelli sono costruiti con TensorFlow Supporta MobileNet e architetture Inception attraverso architetture personalizzate sono possibili. Compatibile con Google Cloud
Specifiche: braccio 32-bit Cortex-M0+ Microprocessore (MCU): Fino a 32 MHz max 16 KB Memoria Flash con ECC 2 KB RAM: USB 3.1 (gen 1) porta e cavo (SuperSpeed, 5Gb/s velocità di trasferimento)
Caratteristiche: Google Edge TPU ML acceleratore coprocessore, USB 3.0 presa di tipo C, Supporta Debian Linux su CPU host, I modelli sono costruiti utilizzando TensorFlow. Sono possibili architetture MobileNet e Inception completamente supportate tramite architetture personalizzate. Compatibile con Google Cloud.
Caratteristiche: Google Edge TPU ML acceleratore coprocessore, USB 3.0 presa di tipo C, Supporta Debian Linux su CPU host, I modelli sono costruiti utilizzando TensorFlow. Sono possibili architetture MobileNet e Inception tramite architetture personalizzate. Compatibile con Google Cloud.
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Google Coral
Acceleratore M.2 con Dual Edge TPU M.2-2230 (E-key)
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QUALITÀ DISTINTA
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#4
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2x PCIe Gen2 x1 interfaccia (uno per Edge TPU)
M.2 - 2230 - D3 - CHIAVE E
2x Google Edge TPU ML acceleratore
8 TOPS prestazioni di picco totali (int8)
2 TOPS per watt
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Google
Google Coral Dev Board
86
QUALITÀ AFFIDABILE
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#5
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Una scheda di sviluppo per prototipare rapidamente i prodotti ML sul dispositivo. Scala dal prototipo alla produzione con un system-on-module rimovibile (som)
Esegue l'inferenza ML ad alta velocità: il Coprocessore TPU bordo bordo è in grado di eseguire 4 trilioni di operazioni (tera-operations) al secondo (tops), utilizzando 0,5 watt per ogni top (2 top per watt). Ad esempio, può eseguire modelli di visione mobile all'avanguardia come mobilenet V2 AT 400 FPS, in modo efficiente dal punto di vista energetico
Fornisce un sistema completo: un computer a scheda singola con SoC plus ML più connettività wireless, tutto sulla scheda che esegue un derivato di Debian Linux Chiamiamo Mendel, in modo da poter eseguire i tuoi strumenti Linux preferiti con questa scheda
Supporta tensorflow Lite: non c'è bisogno di costruire modelli da zero. I modelli Tensorflow Lite possono essere compilati per funzionare sul TPE bordo
I prodotti internazionali hanno termini diversi, sono venduti dall'estero e possono differire dai prodotti locali, compresi il formato, le indicazioni e la lingua del prodotto, dell'etichettatura o delle istruzioni.
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Google
Google Acceleratore USB Coral
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QUALITÀ BUONA
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#6
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Un accessorio USB che porta l'inferenza dell'apprendimento automatico ai sistemi esistenti. Funziona con Raspberry Pi e altri sistemi Linux
Esegue l'inferenza ML ad alta velocità: il Coprocessore TPU bordo bordo è in grado di eseguire 4 trilioni di operazioni (tera-operations) al secondo (tops), utilizzando 0,5 watt per ogni top (2 top per watt). Ad esempio, può eseguire modelli di visione mobile all'avanguardia come mobilenet V2 AT 400 FPS, in modo efficiente dal punto di vista energetico
Funziona con Debian Linux: si collega a qualsiasi sistema Linux basato su Debian con un cavo USB 3.0 Type-C incluso
Supporta tensorflow Lite: non c'è bisogno di costruire modelli da zero. I modelli Tensorflow Lite possono essere compilati per funzionare sul TPE bordo
I prodotti internazionali hanno termini diversi, sono venduti dall'estero e possono differire dai prodotti locali, compresi il formato, le indicazioni e la lingua del prodotto, dell'etichettatura o delle istruzioni.
109,00 € SU AMAZON
Google
Google Coral Dev Board Mini
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QUALITÀ BUONA
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#7
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Coral Dev Board Mini è un computer a scheda singola che consente di prototipare e distribuire rapidamente un sistema embedded con inferenza ML sul dispositivo.
La scheda include il coprocessore Edge TPU, che è un piccolo ASIC progettato da Google che accelera i modelli TensorFlow Lite in modo efficiente dal punto di vista energetico. È in grado di eseguire 4 trilioni di operazioni (tera-operations) al secondo (top), utilizzando 0,5 watt per ogni top (2 top per watt).
Fornisce un sistema completo: un computer a scheda singola con SoC + ML + connettività wireless, tutto sulla scheda che esegue un derivato di Debian Linux che chiamiamo Mendel, in modo da poter eseguire i tuoi strumenti Linux preferiti con questa scheda.
Supporta TensorFlow Lite: non c'è bisogno di costruire modelli da zero. I modelli Tensorflow Lite possono essere compilati per essere eseguiti sul TPU Edge.
Supporta AutoML Vision Edge: crea e distribuisce facilmente modelli di classificazione delle immagini personalizzate veloci e ad alta precisione sul tuo dispositivo..MediaTek 8167s SoC (Quad-core Arm Cortex-A35).2 GB LPDDR3 e 8 GB di memoria eMMC
139,00 € SU AMAZON
WayPonDEV
PCIe Gen3 AI Accelerator PCIe Card basata su Google Coral Edge TPU per Edge AI Inference (CRL-G18U-P3DF)
74
QUALITÀ BUONA
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#8
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Potente capacità di inferenza AI: supporta fino a 8 moduli Google Edge TPU M.2
Modelli AI pre-addestrati facili da usare: i modelli ML pre-addestrati di Google TensorFlow Lite possono essere facilmente compilati ed eseguiti su questo modello
Facile installazione, slot di espansione comune: slot PCI Express generico compatibile Gen 3 x16; stabile ad alto carico
Combinazione perfetta per una potente esperienza plug-and-play: design termico ottimizzato con dissipatore di calore in rame di alta qualità e doppio turbofan
Wiki: https://youyeetoo.com/blog/ai-accelerator-pcie-card-94. Eventuali problemi tecnici dopo l'acquisto si prega di contattare il nostro team di supporto tecnico: monica@smartfire.cn. Oppure fai clic su "SmartFly Tech" e fai una domanda.
1.515,40 € SU AMAZON
AVUMDA
AVUMDA 70W Caricatore USB C 4 Porte PD3.0 GaN III Caricabatterie per MacBook Pro Air M1 M2 Dell XPS 15 iPhone 15 Pro Max iPad Pro Air Google Pixel Samsung Galaxy S23 S22 Steam Deck
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73
QUALITÀ BUONA
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#9
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【Caricatore USB-C 4 in 1】AVUMDA 70W Stazione di ricarica USB C 4 in 1 con 2 porte USB-C 3.0 e 2 porte USB-A PD (Power Delivery). Questo caricabatterie rapido USB è sufficiente per caricare rapidamente la maggior parte dei dispositivi come telefoni, tablet e laptop. AVUMDA caricatore USB 70W permette di fornire energia intelligente fino a 4 dispositivi contemporaneamente. USB-C1+(C2+A1+A2) totale 48W+5V-3,6A, 18W (66W MAX)
【Hub di ricarica USB C 70W】 Collegare un singolo dispositivo USB-C per ottenere una carica massima di 70W con USB-C1/C2. Potenzia il tuo MacBook Pro da 14" fino al 50% in soli 45 minuti utilizzando solo una porta USB-C1/C2; ci vogliono meno di 2 ore per caricare completamente il tuo MacBook Pro 13" (2020); ricarica rapidamente iPhone 15 Pro Max fino al 50% in 30 minuti
【Compatibilità universale】 L'adattatore CA USB C 70W è compatibile con MacBook Pro, MacBook Air M1/M2, iPad Pro/Air/mini, iPhone 15/15 Plus/15 Pro/15 Pro Max/14/SE 2022/13/13 Pro/ 12/11/XR, Galaxy Tab S7/S7+/S6/S5e, S23/S23/S23/S23/S23/S23/S23/S23/S22/S21 /Ultra/Plus/Note/A54, Steam Deck, Switch, ecc.
Tecnologia avanzata GaN III: il caricabatterie GaN 70W ottimizza la tua esperienza di ricarica grazie alla tecnologia GaN come risparmio energetico, dissipazione del calore, dimensioni compatte, ecc. È più piccolo e compatto mentre ti offre ancora più potenza
【Caricatore compatto e portatile】 Facile da trasportare. Viaggiare in auto, in hotel, negli aeroporti e persino in autobus è diventato più facile con un solo adattatore per soddisfare le esigenze della maggior parte dei tuoi dispositivi elettronici. Carica 4 dispositivi contemporaneamente e risparmia più spazio sulla tua scrivania (viene fornito con un cavo CA rimovibile da 1 metro e un cavo di ricarica da USB-C a USB-C da 1,8 metri da 100 W)
【Supporta più protocolli】 Dotato di 2 porte USB-C (C1/C2 supporta PD70W Max) e 2 porte USB-A (A1/A2 supporta 30W Max). Tutte le porte USB-C supportano i protocolli tecnologici PD 3.0, QC 4.0+ e Samsung Super Fast Charge 2.0/PPS e tutte le porte USB-A supportano il protocollo QC 3.0. Compatibile anche con la ricarica rapida Apple 20W PD e Samsung AFC 45W
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FOSSiBOT
FOSSiBOT F105 - Telefono cellulare Android14, 12(4+8) GB RAM + 64 GB ROM, Batteria 10300 mAh, 6,745" FHD+, 20MP + 8MP, Cellulare Antiurto Telefono Robusto, Face ID/OTG/GPS/Doppia SIM 4G/IP68/IP69K
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🌍【Android 14】L'ultimo Android 14 ha apportato ulteriori miglioramenti alla privacy e alla sicurezza per dare agli utenti un migliore controllo sui loro dati e sulla sicurezza del dispositivo, e sono stati apportati numerosi miglioramenti all'interfaccia utente del sistema per consentire agli utenti di personalizzare meglio l'aspetto dei loro dispositivi.
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❄️❄️【IP68/IP69K E MIL-STD-810H】 Tutti e quattro i lati dello smartphone rugged F105 un'elevata resistenza alla trazione, agli urti e un alto coefficiente di elasticità. Questo lo rende molto resistente all'usura e alle cadute. Se praticate l'escursionismo, il campeggio, la pesca e altri sport all'aria aperta, se siete un corriere, un autista di lunga distanza, un operaio edile e così via, lo robust cellulari-FOSSiBOT F105.
🍭🍭【DUAL SIM Y GARANTÍA OFICIAL】 FOSSiBOT F105 es un teléfono móvil resistente que soporta 4G dual SIM y dual standby.Otras características del teléfono móvil resistente F105: GPS, OTG, Face ID, conector para auriculares TYPE-C, Bluetooth 5.0, Brújula.FOSSiBOT F105 ofrece 30 días de política de devolución sin problemas, 2 años de garantía, soporte técnico a largo plazo y 24 horas de servicio al cliente en línea.
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coral google
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#1 VINCITORE
