Опубликовано

QNAP QAI-M100 и QAI-U100 Edge AI ускорители для систем NAS повышают производительность распознавания изображений

NAS традиционно использовались для хранения файлов в локальной сети с удобным доступом, но новые модели, такие как QNAP TS-216G , TS-AI642 , и TS-133   оснащены процессором Arm (Rockchip RK3566 или RK3588) со встроенным NPU для ускорения распознавания изображений, позволяя пользователям находить фотографии через простой текстовый запрос, например «Disneyland Mickey Mouse».

Однако для владельцев устаревших NAS без AI-ускорителя QNAP представила QAI-M100 (M.2 2280) и QAI-U100 (USB) с Rockchip RK1808 3 TOPS AI-ускорителем, разработанным для ускорения распознавания изображений и лиц до 36%.

Читать далее «QNAP QAI-M100 и QAI-U100 Edge AI ускорители для систем NAS повышают производительность распознавания изображений»

Опубликовано

Линейная камера Teledyne Tetra 2.5 GbE поддерживает разрешение до 8K для приложений машинного зрения

Недавно, компания Teledyne DALSA анонсировала семейство камер линейного сканирования Tetra с сетевым интерфейсом 2,5GbE, разрешением до 8K, скоростью передачи данных до 150 кГц, предлагаемых в монохромном и цветном вариантах.

Читать далее «Линейная камера Teledyne Tetra 2.5 GbE поддерживает разрешение до 8K для приложений машинного зрения»
Опубликовано

Lattice представляет небольшую платформу FPGA Nexus 2, устройства среднего класса Lattice Avant 30 и Avant 50, обновленные программные инструменты проектирования Lattice

Lattice Semiconductors анонсировала несколько новых FPGA и программных инструментов на конференции разработчиков Lattice Developers Conference 2024, которая прошла 10–11 декабря. Во-первых, компания представила небольшую платформу FPGA Nexus 2, начав с универсальных FPGA Certus-N2, предлагающих значительные улучшения эффективности и производительности в этой категории устройств. Lattice Avant 30 и Avant 50 также были представлены как устройства FPGA среднего уровня с новыми вариантами емкости для поддержки оптимизированных для периферии и расширенных приложений подключения.

Читать далее «Lattice представляет небольшую платформу FPGA Nexus 2, устройства среднего класса Lattice Avant 30 и Avant 50, обновленные программные инструменты проектирования Lattice»
Опубликовано

Одноплатный компьютер UP Squared Pro 710H объединяет процессор Alder Lake-N с ИИ-ускорителем Hailo-8 для рынка машинного зрения

AAEON UP Squared Pro 710H — это одноплатный компьютер размером 4×4 дюйма и плата разработчика, разработанная для приложений машинного зрения с процессором Intel N97 или Core i3-N305 Alder Lake-N и процессором 26 TOPS Hailo-8 Edge AI.

Читать далее «Одноплатный компьютер UP Squared Pro 710H объединяет процессор Alder Lake-N с ИИ-ускорителем Hailo-8 для рынка машинного зрения»

Опубликовано

Вычислительные системы искусственного интеллекта Vecow EVS-3000 объединяют процессоры Intel Core 14-го поколения и графику MXM для приложений искусственного интеллекта Edge

Компания Vecow представила серию EVS-3000 — новую линейку вычислительных систем ИИ на базе процессоров Intel Core i9/i7/i5/i3 (14-го поколения) со встроенной графикой MXM. Эти системы обеспечивают высокую вычислительную мощность, оснащены несколькими слотами PCIe для расширения и поддерживают удаленный мониторинг, что делает их идеальными для периферийных приложений ИИ, таких как автономная робототехника, общественная безопасность и машинное зрение.

Читать далее «Вычислительные системы искусственного интеллекта Vecow EVS-3000 объединяют процессоры Intel Core 14-го поколения и графику MXM для приложений искусственного интеллекта Edge»
Опубликовано

Efinix представила энергоэффективное семейство SoC FPGA Topaz RISC-V для «крупносерийных применений массового рынка»

Efinix Topaz — новое энергоэффективное семейство SoC ПЛИС RISC-V, производимое по той же 16-нм технологии TSMC, что и Efinix Titanium SoC FPGA , но оптимизированное для высокой производительности при малом энергопотреблении и ориентированное на высокообъемные массовые приложения.

SoC ПЛИС Topaz предоставляют меньше функций, чем семейство Titanium, но все же предлагают до четырех аппаратных ядер RISC-V, PCIe Gen3, интерфейсы MIPI, LPDDR4, LVDS и передатчики до 12.5 Гбит/с, при этом большинство функций являются опциональными и зависят от выбранных SKU.

Читать далее «Efinix представила энергоэффективное семейство SoC FPGA Topaz RISC-V для «крупносерийных применений массового рынка»»

Опубликовано

Плата WeAct STM32H743 Arm Cortex-M7 поставляется с 0,96-дюймовым ЖК-дисплеем и набором датчиков камеры.

WeAct STM32H743 — это небольшая плата разработки микроконтроллера, работающая на микроконтроллере STMicro STM32H743VIT6 Cortex-M7 с тактовой частотой 480 МГц, оснащенная небольшим ЖК-дисплеем и разъемом для подключения камеры к датчикам камеры OV2640, OV5640-AF, OV7670 или OV7725.

Читать далее «Плата WeAct STM32H743 Arm Cortex-M7 поставляется с 0,96-дюймовым ЖК-дисплеем и набором датчиков камеры.»

Опубликовано

Обзор SunFounder PiCar-X 2.0 – роботизированный автомобиль на Raspberry Pi 4 с программированием на Blockly или Python

SunFounder PiCar-X 2.0 – это роботизированный автомобиль с искусственным интеллектом и автономным управлением, использующий Raspberry Pi 3/4 в качестве основной платы обработки. Он оснащен модулем камеры, перемещаемым сервоприводом с 2 осями для поворота или наклона камеры, ультразвуковым модулем для обнаружения удаленных объектов и модулем детектирования линии. Робот PiCar-X также способен выполнять задачи компьютерного зрения: распознавание цветов, обнаружение лиц, детектирование дорожных знаков, автоматическое избегание препятствий и автоматическое следование по линии.

Программирование PiCar-X возможно на двух языках: с помощью визуальной среды Ezblock Studio на основе Blockly (методом перетаскивания блоков) и на Python. Робот работает с библиотекой компьютерного зрения OpenCV и TensorFlow для задач ИИ. Дополнительно управление осуществляется через мобильное приложение SunFounder Controller. Компания предоставила нам образец Picar-X 2.0 для обзора, поэтому приступим.

Читать далее «Обзор SunFounder PiCar-X 2.0 – роботизированный автомобиль на Raspberry Pi 4 с программированием на Blockly или Python»