Coral
I 10 migliori prodotti di ottobre 2025
Ultimo aggiornamento:
15 ottobre 2025
Coral Kingdoms
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Google Coral
Google Coral Coprocessore USB Edge TPU ML Accelerator per Raspberry Pi e Altri Computer integrati a Scheda Singola
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#2
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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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Coral by Google
Coral by Google Google Coral M.2 Acceleratore con TPU Dual Edge
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Acceleratore Google Coral M.2 con Dual Edge TPU
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seeed studio Acceleratore Coral M.2 con TPU Dual Edge
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Esegue l'inferenza ML ad alta velocità: ogni coprocessore Edge TPU è in grado di eseguire 4 trilioni di operazioni al secondo (4 TOPS), utilizzando 2 watt di potenza. Ad esempio, può eseguire modelli di visione mobile all'avanguardia come MobileNet v2 a quasi 400 FPS, in modo efficiente dal punto di vista energetico. Con i due Edge TPU in questo modulo, è possibile raddoppiare le inferenze al secondo (8 TOPS) in diversi modi, ad esempio eseguendo due modelli in parallelo o pipelining un modello su entrambi i TPU Edge.
Funziona con Debian Linux e Windows: si integra con sistemi Linux basati su Debian o Windows 10 con uno slot per moduli per schede compatibile.
Supporta TensorFlow Lite: non c'è bisogno di costruire modelli da zero. I modelli TensorFlow Lite possono essere compilati per l'esecuzione sul TPU Edge.
Supporta AutoML Vision Edge: crea e distribuisci facilmente modelli di classificazione delle immagini personalizzate veloci e ad alta precisione sul tuo dispositivo con AutoML Vision Edge. Descrizione
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Bejeweled Fishes
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Kamp Koral: SpongeBob al campo estivo
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Articolo marchio Skechers
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Design moderno ed ottimo grado di traspirabilità
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