Edge Ai
Die 10 besten Produkte von Oktober 2025
Letzte Aktualisierung:
9. Oktober 2025
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AI at the Edge: Solving Real-World Problems with Embedded Machine Learning (English Edition)
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Edge AI & Edge Computing: Enabling Fast, Local, and Intelligent Decisions Across Connected Devices and Distributed Systems
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The AI Edge: Sales Strategies for Unleashing the Power of AI to Save Time, Sell More, and Crush the Competition (Jeb Blount)
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Mastering Edge AI with NVIDIA Jetson Orin Nano: A Comprehensive Guide to High-Performance AI Development
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Spezifikationen: Arm 32-Bit Cortex-M0+ Mikroprozessor (MCU): bis zu 32 MHz max 16 KB Flash-Speicher mit ECC 2 KB RAM-Anschlüsse: USB 3.1 (Gen 1) Port und Kabel (SuperSpeed, 5 Gb/s Übertragungsgeschwindigkeit)
Eigenschaften: Google Edge TPU ML Beschleunigungscoprozessor, USB 3.0 Typ-C weiblich, unterstützt Debian Linux zu Host CPU, Modelle sind mit TensorFlow gebaut Unterstützt MobileNet und Inception Architekturen durch benutzerdefinierte Architekturen sind möglich. Kompatibel mit Google Cloud
Spezifikationen: Arm 32-Bit Cortex-M0+ Mikroprozessor (MCU): Bis zu 32 MHz max 16 KB Flash-Speicher mit ECC 2 KB RAM Anschlüsse: USB 3.1 (Gen 1) Port und Kabel (SuperSpeed, 5 Gbit/s Übertragungsgeschwindigkeit)
Eigenschaften: Google Edge TPU ML Beschleuniger Coprozessor, USB 3.0 Typ-C-Buchse, unterstützt Debian Linux auf Host-CPU, Modelle werden mit TensorFlow gebaut. Vollständig unterstützt MobileNet und Inception Architekturen durch benutzerdefinierte Architekturen sind möglich. Kompatibel mit Google Cloud.
Eigenschaften: Google Edge TPU ML Beschleuniger Coprozessor, USB 3.0 Typ-C-Buchse, unterstützt Debian Linux auf Host-CPU, Modelle werden mit TensorFlow gebaut. Volle Unterstützung MobileNet und Inception Architekturen durch benutzerdefinierte Architekturen sind möglich. Kompatibel mit Google Cloud.
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The AI Edge for Solo Entrepreneurs: An Ethical Guide to Leveraging AI for Competitive Advantage (English Edition)
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Edge AI: The Future of Intelligent Computing at the Device Level (English Edition)
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Edge AI with Synapse AI: The Practical Guide to Deploying Optimized On-Device Models from Azure Synapse for Real-Time Inference and Privacy (Synapse ... AI Architectures for Intelligence Blueprint)
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Edge AI with Raspberry Pi: Deploy Machine Learning Models on IoT Devices
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