Google Ai
Die 10 besten Produkte von Juni 2025
Letzte Aktualisierung:
8. Juni 2025
seeed studio
seeed studio Google Coral USB Accelerator
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MAXIMALE QUALITÄT
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#1 GEWINNER
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Coral USB-Zubehör, das maschinelles Lernen auf vorhandene Systeme zurückführt. Funktioniert mit Raspberry Pi (Pi2 / 3/4 Modell B / B +) und anderen Linux-Systemen.
Mit der Edge-TPU - einem kleinen ASIC, der von Google entwickelt und gebaut wurde - bietet der USB-Beschleuniger leistungsstarke ML-Inferenzen mit geringen Stromkosten über eine USB 3.0-Schnittstelle.
Hauptvorteile von Edge TPU: Hochgeschwindigkeits-TensorFlow Lite-Inferenz ； Geringer Stromverbrauch ； Geringer Platzbedarf. Coral ist eine Abteilung von Google, die Ihnen hilft, mit unserer Plattform für lokale KI intelligente Ideen zu entwickeln.
Unterstützt TensorFlow lite: Es ist nicht erforderlich, Modelle von Grund auf neu zu erstellen. Tensorflow Lite-Modelle können für die Ausführung auf USB Accelerator kompiliert werden.
Funktionen: Unterstützt vollständig MobileNet- und Inception-Architekturen, obwohl benutzerdefinierte Architekturen möglich sind. Kompatibel mit Google Cloud;
137,87 € AUF AMAZON
Google Coral
Google Coral USB Edge TPU ML Beschleunigungscoprozessor für Raspberry Pi und andere eingebettete Einzelboard-Computer
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BESTE QUALITÄT
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#2
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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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Generative AI on Google Cloud with LangChain: Design scalable generative AI solutions with Python, LangChain, and Vertex AI on Google Cloud
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Nest hub Google 2nd Gen: Virtueller KI-Assistent Automatisieren Sie Ihr Zuhause, steuern Sie Geräte und genießen Sie Multiroom-Audio
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Bildschirmgröße: 17,8 cm (7,0 Zoll)
Bildschirmauflösung: 1024 x 600
Virtueller AssistentArbeitet mit dem Google-Assistenten
Betriebssystemkompatibilität: Android iOS Ab März 2021: Erkundigen Sie sich beim Hersteller nach der aktuellsten Kompatibilität
Leiter: 1 x 1,7"/43,5 mm voller Bereich
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Packt Publishing
Google Machine Learning and Generative AI for Solutions Architects: Build efficient and scalable AI/ML solutions on Google Cloud
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The Ultimate Guide to Google AI Studio: Unlock AI's Full Potential (English Edition)
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Packt Publishing
The Definitive Guide to Google Vertex AI: Accelerate your machine learning journey with Google Cloud Vertex AI and MLOps best practices
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#7
Orange Education Pvt Ltd
Ultimate Generative AI Solutions on Google Cloud: Practical Strategies for Building and Scaling Generative AI Solutions with Google Cloud Tools, Langchain, RAG, and LLMOps (English Edition)
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Independently published
Building Intelligent AI Agents with Google’s Agent Development Kit (Modern AI Application Development)
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#9
Harper Business
AI Valley: Microsoft, Google, and the Trillion-Dollar Race to Cash In on Artificial Intelligence
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#10
ai google
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generative ai on google cloud
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