YouYeetoo Tinker Edge T, אותו סום כמו לוח אלמוגים, RAM 1 ג'יגה-בייט+8GB EMMC, כלים נוספים A-S-U-S למידת מכונה ופריסת ייצור,
[תכנון ליישומי AI Edge] עם מעבד ה- NXP IMX 8
M החזק והמודרני שלה עם ארבע ליבות, G-Oogle Edge TPU SOM, Tinker Edge T מציע פיתרון רב עוצמה לגרפיקה, ראיית מכונה, וידאו, שמע, קול ויישומים ביקורתיים בטיחותיים. [זיכרון ואחסון] זיכרון LPDDR4 1
GB, על חריץ כרטיס 8
GB EMMC 1 ו- Micro SD (TF) לאחסון. [אפשרויות קישוריות מרובות] MIPI CSI כפול ליישומים סטראוסקופיים, התואמים ללוח DSI Touch, יציאת HDMI לתצוגה ו- USB 3. 2 יציאת Gen 1 להעברת תאריך. [תכנון כוח מתקדם] תומך בעיצוב DC-in והגנת חשמל של 12
V ~ 19
V. [תמיכה] מספקת API ו- SDK חזקה המאפשרת למשתמשים לפרוס מודלים של למידת מכונות כדי לטפל בקצה T בקלות ליישומים כמו סיווג תמונות וגילוי אובייקטים. [פריסת ייצור] Tinker Edge T מגיעה עם כלי פלאש של מערכת ההפעלה חוצה פלטפורמות המאפשר תמונת מערכת הפעלה קלה מהבהבת לכרטיסי SD וכונני USB, מה שמאפשר לך להפעיל את המערכת שלך במהירות. [תכנון ליישומי AI Edge] עם מעבד ה- NXP I.MX 8
M החזק והמודרני שלה עם ארבע ליבות, G-Oogle Edge TPU SOM, Tinker Edge T מציע פיתרון רב עוצמה לגרפיקה, ראיית מכונה, וידאו, שמע, קול ויישומים ביקורתיים בטיחותיים. [זיכרון ואחסון] זיכרון LPDDR4 1
GB, על חריץ כרטיס 8
GB EMMC 1 ו- Micro SD (TF) לאחסון. [אפשרויות קישוריות מרובות] MIPI CSI כפול ליישומים סטראוסקופיים, התואמים ללוח DSI Touch, יציאת HDMI לתצוגה ו- USB 3. 2 יציאת Gen 1 להעברת תאריך. [תכנון כוח מתקדם] תומך בעיצוב DC-in והגנת חשמל של 12
V ~ 19
V. [תמיכה] מספקת API ו- SDK חזקה המאפשרת למשתמשים לפרוס מודלים של למידת מכונות כדי לטפל בקצה T בקלות ליישומים כמו סיווג תמונות וגילוי אובייקטים. [פריסת ייצור] Tinker Edge T מגיעה עם כלי פלאש של מערכת ההפעלה חוצה פלטפורמות המאפשר תמונת מערכת הפעלה קלה מהבהבת לכרטיסי SD וכונני USB, מה שמאפשר לך להפעיל את המערכת שלך במהירות. Tinker Edge T הוא מחשב עם לוח יחיד (SBC) שתוכנן במיוחד ליישומי AI. הוא כולל את ה- TPU של Google Edge, מאיץ למידת מכונה (ML) המזרז את יעילות העיבוד, מוריד את דרישות החשמל ומקל על בניית מכשירים מחוברים ויישומים חכמים. עם מאיץ ה- ML המשולב הזה, Tinker Edge T מסוגל לבצע ארבע פעולות טרה לשנייה (Tops) באמצעות 0.5 וואט בלבד ליחידת חישוב. זה מותאם גם לדגמי Tensor
Flow Lite, מה שמקל על ההרכבה והפעלת דגמי ML נפוצים.