coral pi

- Google Coral USB Accelerator - Arm 32-Bit Cortex-M0+ Mikroprozessor, bis zu 32 MHz, 16 KB Flash-Speicher, 2 KB RAM - Google Edge TPU ML Coprozessor, unterstützt TensorFlow Lite - Anschluss: USB 3.0 Typ-C, kompatibel mit Linux, Mac und Windows - Maße: 65 x 30 x 8 mm

Führt High-Speed-ML-Inferenzen durch: High-Speed-TensorFlow Lite-Inferenzen mit geringer Leistung, geringem Platzbedarf, lokaler Inferenzierung Unterstützt alle wichtigen Plattformen: Verbindet sich über USB 3.0 Typ-C mit jedem System, auf dem Debian Linux (einschließlich Raspberry Pi), macOS oder Windows 10 ausgeführt wird Unterstützt TensorFlow Lite: keine Notwendigkeit, Modelle von Grund auf zu bauen. Tensorflow Lite-Modelle können kompiliert werden, um auf dem Edge TPE zu laufen Unterstützt AutoML Vision Edge: Einfaches Erstellen und Bereitstellen von schnellen, hochpräzisen benutzerdefinierten Bildklassifizierungsmodellen am Rand. Kompatibel mit Google Cloud

【360-Grad-drehbares Design】Genießen Sie unvergleichliche Flexibilität mit einem Kugelgelenk, der eine nahtlose Drehung und Neigung in jedem Winkel ermöglicht und eine präzise Positionierung für eine optimale Kameraausrichtung gewährleistet. Robuste Konstruktion: Hergestellt mit einer stabilen Kombination aus Stahlständer und leichtem Aluminium-Kameratasche, sorgt dieses Gehäuse für Langlebigkeit und Tragbarkeit, geeignet für den Innen- und Außenbereich. Duale Frontplatten: Lieferung mit zwei Frontplatten, die eine Vielzahl von Kameramodule unterbringen, einschließlich Raspberry Pi Kameramodul 3, Kameramodul 2, Coral Kameramodul und Raspberry Pi hochwertige Kamera, bietet Vielseitigkeit für verschiedene Kamera-Setups. 【Einstellbare Kamerawinkel】Drehen Sie das Kameramodul in vier verschiedenen Winkeln auf der Frontplatte, bieten Sie Flexibilität, um gewünschte Perspektiven und Winkel für verschiedene Fotografie, Videografie oder Überwachungsbedürfnisse zu erfassen. 【Vielseitige Montageoptionen】 Nutzen Sie den mitgelieferten Ständer oder die Standard-Stativgewindehalterung, um das Gehäuse auf Tischplatten zu platzieren oder an Wänden oder Decken zu montieren, wodurch es sich nahtlos an verschiedene Umgebungen und Einrichtungen anpasst.

High-speed expansion with PCIe to M.2 hat compatible with Raspberry Pi 5, supporting PCIe Gen2 x1 and PCIe Gen3 x1 speeds. Stable connection ensured...

High-speed expansion with PCIe to M.2 hat compatible with Raspberry Pi 5, supporting PCIe Gen2 x1 and PCIe Gen3 x1 speeds. Stable connection ensured...

Exklusiv für Coral M.2 Accelerator mit Dual-Edge-TPU-Modulen entwickelt, um die KI-Inferenzleistung zu maximieren. Passend für Standard M.2 2280 B-Key- oder M-Key-Steckplätze (nur PCIe-Protokoll - nicht kompatibel mit SATA M.2) Bidirektionale Gen2-Bandbreite: Upstream: ×1 PCIe Gen2 (5 Gbit/s) Downstream: Dual × 1 PCIe Gen2 Lanes Inklusive Befestigungsschraube aus Edelstahl für vibrationsbeständige Leiterplattenfixierung. Explizit inkompatibel mit Raspberry Pi CM4/USB-Gehäusen - verhindert Käuferfehler.

Das PCIe zu M.2 HAT für den Raspberry Pi 5 ermöglicht die Erweiterung des Einplatinencomputers um schnelle NVMe-SSDs oder KI-Beschleuniger wie Hailo-8 und Google Coral. Es unterstützt sowohl PCIe Gen2 x1 als auch Gen3 x1 Geschwindigkeiten und ist kompatibel mit M.2-Modulen der Größen 2230, 2242, 2260 und 2280. Durch die einfache Integration über die PCIe-Schnittstelle des Raspberry Pi 5 bietet dieses HAT eine kostengünstige Lösung für leistungsintensive Speicher- und KI-Anwendungen. Technische Merkmale Kompatibilität: Raspberry Pi 5 unterstützte PCIe-Geschwindigkeiten: PCIe Gen2 x1 und Gen3 x1 M.2-Slot: 1× M-Key, kompatibel mit 2230, 2242, 2260, 2280 NVMe SSDs unterstützte Module: NVMe SSDs, Hailo-8, Hailo-8L, Google Coral AI-Beschleuniger Stromversorgung: 5 V/3 A über Raspberry Pi 5 Lieferumfang: PCIe zu M.2 HAT, 50 mm FPC-Kabel, Schrauben und Abstandshalter Das PCIe zu M.2 HAT von Seeed Studio erweitert den Raspberry Pi 5 um die Möglichkeit, schnelle NVMe-SSDs oder KI-Beschleuniger direkt über die PCIe-Schnittstelle anzuschließen. Dies ermöglicht nicht nur eine erhebliche Steigerung der Speicherleistung, sondern auch die Integration von KI-Funktionen für Anwendungen wie Bildverarbeitung oder maschinelles Lernen. Die Unterstützung verschiedener M.2-Größen bietet Flexibilität bei der Auswahl kompatibler Module. Die Stromversorgung erfolgt direkt über den Raspberry Pi, wodurch keine zusätzliche Energiequelle erforderlich ist. Die Installation ist dank des mitgelieferten FPC-Kabels und der Befestigungsmaterialien unkompliziert. Fazit: Das PCIe zu M.2 HAT für den Raspberry Pi 5 ist eine vielseitige und kosteneffiziente Erweiterung, die sowohl die Speicherleistung als auch die KI-Fähigkeiten des Systems erheblich verbessert. Ideal für Entwickler und Enthusiasten, die das volle Potenzial ihres Raspberry Pi 5 ausschöpfen möchten. Externe Links https://wiki.seeedstudio.com/raspberry_pi_5_uses_pcie_hat_dual_hat/

Das Coral Environmental Sensor Board ist eine Zusatzplatine, die Ihre Coral Dev Board- oder Raspberry Pi-Projekte um Messfunktionen erweitert. Es liefert Daten wie Lichtpegel, Druck, Temperatur und Feuchtigkeit für IoT-Anwendungen. Zudem bietet es 4 Grove Anschlüsse um seeed Grove Module mit dem Google Coral Board zu verwenden. Weitere Informationen und Datenblätter https://coral.ai/products/environmental/

Das PCIe 3.0 zu Dual M.2 HAT für den Raspberry Pi 5 erweitert den Einplatinencomputer um zwei M.2-Steckplätze für NVMe-SSDs oder KI-Beschleuniger wie Hailo-8 und Google Coral. Ausgestattet mit dem ASMedia ASM2806 PCIe 3.0 Switch ermöglicht es höhere Datenübertragungsraten und eine flexible Nutzung von Speicher- und KI-Modulen. Die rückseitige Montage sorgt dafür, dass die 40-Pin-GPIO-Leiste frei bleibt und weitere HATs verwendet werden können. Technische Merkmale Kompatibilität: Raspberry Pi 5 PCIe-Schnittstelle: PCIe Gen3 x1 PCIe-Switch: ASMedia ASM2806 M.2-Slots: 2× M-Key, unterstützt Größen 2230, 2242, 2260, 2280 unterstützte Module: NVMe-SSDs, Hailo-8/8L, Google Coral AI-Beschleuniger Stromversorgung: 5 V/3 A (2 A über Pogo-Pins, 1 A über PCIe-Anschluss) Montage: Rückseitige Installation, 40-Pin-GPIO bleibt frei Maße (LxBxH): 87 × 55 × 10 mm Lieferumfang: PCIe 3.0 zu Dual M.2 HAT, 2× 50 mm FPC-Kabel, Schrauben- und Bolzenset Das PCIe 3.0 zu Dual M.2 HAT von Seeed Studio ermöglicht die gleichzeitige Nutzung von zwei M.2-Modulen am Raspberry Pi 5. Durch den Einsatz des ASMedia ASM2806 PCIe 3.0 Switches wird eine höhere Bandbreite von bis zu 8 GT/s erreicht, was zu verbesserten Lese- und Schreibgeschwindigkeiten führt. Die rückseitige Montage erlaubt die gleichzeitige Verwendung anderer HATs auf der Oberseite des Raspberry Pi 5. Die Stromversorgung über Pogo-Pins und den PCIe-Anschluss stellt sicher, dass ausreichend Energie für leistungsintensive Anwendungen bereitgestellt wird. Fazit: Das PCIe 3.0 zu Dual M.2 HAT ist eine leistungsstarke Erweiterung für den Raspberry Pi 5, die flexible Speicher- und KI-Erweiterungen ermöglicht. Ideal für Entwickler und Enthusiasten, die hohe Datenübertragungsraten und vielseitige Einsatzmöglichkeiten benötigen. Externe Links https://wiki.seeedstudio.com/raspberry_pi_5_uses_pcie_hat_dual_hat/

GPIO-Zugriff, Unterstützt das Coral Dual Edge TPU, Beinhaltet einen PCIe-Paket-Switch, LED-Anzeigeleuchten

Das Coral Enviro Board verfügt über Temperatur-, Licht- und Feuchtigkeitssensoren für Ihre IoT-Anwendung. Sie können damit einfach Sensoren zu Ihrem Coral Dev Board oder Raspberry Pi Projekt hinzufügen. Vier Grove-Steckverbinder ermöglichen Ihnen.

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;

M.2 E-Key PCIe Adapter für den Raspberry Pi 5, PCIe 2.0/3.0 x1, kompatibel mit Google Coral TPUs (M.2 2230), inkl. PCIe FPC Kabel und Montagematerial

Das Coral Enviro Board verfügt über Temperatur, Licht und Feuchtigkeitssensoren für Ihre IoT Anwendung. Sie können damit einfach Sensoren zu Ihrem Coral Dev Board oder Raspberry Pi Projekt hinzufügen. Vier Grove Steckverbinder ermöglichen Ihnen darüber hinaus einfach weitere Sensoren anzuschließen. Eine spezielle Hardwarekomponente (secure element) ermöglicht es Ihrer Anwendung mit Google's Cloud IOT Core zusammen zu arbeiten. Der Kryptoprozessor ATECC608A kann bis zu 16x 256-bit Schlüssel in seinem EEPROM speichern. Er wurde integriert, damit man das Gerät sicher identifizieren kann - und beispielsweise sicherstellen kann dass die Messdaten von der richtigen (eigenen) Hardware kommen. Sensoren . Feuchtigkeit: Texas Instruments HDC2010 Luftfeuchtigkeitssensor (Messbereich: 0-100% bei +- 2% Genauigkeit) . Temperatur: HDC2010 (Messbereich: -40 bis +125°C bei +- 0.2°C Genauigkeit) . Helligkeit: Texas Instruments OPT3002 Umgebungslichtsensor (Optisches Spektrum: 300-1000 nm, Messbereich: 1.2 nW/cm² bis 10 mW/cm²) . Barometer: Bosch Sensortec BMP280 Luftdrucksensor (Messbereich 300 ... 1100 hPa bei +- 1hPa Genauigkeit) Weitere Merkmale . 128 x 32 OLED-Display (SSD1306 Controller / SPI) . frei programmierbarer Taster . frei programmierbare LED . on-board TLA2021IRUGT 12-bit ADC (Analog/Digital-Converter) . Microchip ATECC608A crypto chip mit Google Schlüsseln . 40-pin GPIO Anschluss für Coral Dev Boards und Raspberry Pi Grove Steckverbinder . UART . I2C . PWM . Analog Externe Links https://coral.ai/docs/enviro-board/get-started/ https://coral.ai/docs/reference/enviro/coral.enviro.board/ Hinweis . ab Werk wurde ein Google Schlüssel zur Nutzung mit Google Cloud IoT Core vorinstalliert, er kann auf Wunsch überschrieben werden.

Ein USB-Zubehör, das Inferenzen des maschinellen Lernens auf bestehende Systeme bringt. Funktioniert mit Raspberry Pi und anderen Linux-Systemen Führt High-Speed-ML-Inferenzen durch: Der integrierte TPU-Coprozessor ist in der Lage, 4 Billionen Operationen (Tera-Operationen) pro Sekunde (Tops) durchzuführen, wobei 0,5 Watt für jedes Oberteil (2 Tops pro Watt) verwendet werden. Zum Beispiel kann es hochmoderne mobile Vision-Modelle wie mobilenet V2 AT 400 FPS energieeffizient ausführen Funktioniert mit Debian Linux: verbindet sich mit jedem Debian-basierten Linux-System mit einem mitgelieferten USB 3.0 Typ-C-Kabel Unterstützt Tensorflow Lite: keine Notwendigkeit, Modelle von Grund auf zu bauen. Tensorflow Lite-Modelle können zusammengestellt werden, um auf dem Rand TPE zu laufen Unterstützt Automl Vision Edge: Einfaches Erstellen und Bereitstellen von schnellen, hochpräzisen benutzerdefinierten Bildklassifizierungsmodellen auf Ihrem Gerät mit automl Vision Edge Ml Accelerator: Google Edge TPU Coprocessor Anschluss: USB 3.0 Typ-C (Daten/Strom) Abmessungen:65 Millimeter x 30 Millimeter

KKSB Kamerahalter Kompatibel mit Vielen Kameramodulen Der KKSB-Kamerahalter ist eine Metallhalterung, die mit einer Vielzahl von Kameramodulen kompatibel ist, einschließlich Raspberry Pi NoIR Camera, Raspberry Pi HQ Camera, Coral Camera Module und Raspberry Pi Camera Module v2. Der KKSB Kamerahalter bietet 5 versetzte Positionen und ermöglicht eine 2-Achsen-Rotation. An der Basis befinden sich 5x Löcher, aus denen Sie wählen können, um die versetzte Position anzupassen. Merkmale im Überblick Kompatibel mit einer Vielzahl von Kameramodulen, darunter Raspberry Pi NoIR Camera, Raspberry Pi HQ Camera, Coral Camera Module und Raspberry Pi Camera Module v2. 5 versetzte Positionen für eine flexible Montage. Unterstützt 2-Achsen-Rotation für optimale Ausrichtung. Technische Daten Material:

KKSB Camera Holder Kamerahalterung für verschiedene Kameramodule Der KKSB Camera Holder ist eine Metallhalterung für verschiedene Kameramodule. Die Halterung unterstützt eine 2 Achsen Rotation und verfügt über mehrere Offset Positionen zur flexiblen Ausrichtung. Die Konstruktion ist mit kompatiblen KKSB Gehäusen mit Gewindebohrungen auf der Oberseite verwendbar. Kompatibel mit verschiedenen Kameramodulen einschließlich Raspberry Pi AI Camera, Raspberry Pi HQ Camera und Coral Camera Module. 2 Achsen Rotation zur flexiblen Kameraausrichtung. 5 Offset Positionen über Montagebohrungen an der Basis. Metallhalterung für stabile Montage. Kompatibel mit KKSB Gehäusen mit werkseitigen Gewindebohrungen auf der Oberseite. Technische Daten: Material: Metall Rotation: 2 Achsen Montagepositionen: 5 Offset Positionen Montagebohrungen an der Basis: 5 Kompatible Kameramodule: Raspberry Pi AI Camera, Raspberry Pi Global Shutter Camera, Raspberry Pi Camera Module 3, Raspberry Pi Camera Module 3 Sensor Assembly, Raspberry Pi HQ Camera, Raspberry Pi Camera Module v2, Raspberry Pi NoIR Camera, Coral Camera Module Anwendungsbereiche: Montage von Raspberry Pi Kameramodulen Kameraausrichtung für Bildaufnahme und Überwachung Integration in kompatible KKSB Gehäuse Einsatz in SBC Projekten Der KKSB Camera Holder dient zur flexiblen Befestigung kompatibler Kameramodule an geeigneten KKSB Gehäusen.

Der BerryBase Kamerahalter ist eine präzise gefertigte Metallhalterung zur flexiblen Befestigung unterschiedlicher Kameramodule. Die Konstruktion ist auf eine stabile Montage sowie eine fein justierbare Ausrichtung ausgelegt und eignet sich für den Einsatz in Entwicklungsumgebungen, Automatisierungsprojekten und bildverarbeitenden Anwendungen. Der Kamerahalter ist zusätzlich für die mechanische Integration in ausgewählte BerryBase Gehäuselösungen vorgesehen und kann direkt mit kompatiblen Gehäusen kombiniert werden. Der Kamerahalter ist mit einer Vielzahl gängiger Kameramodule kompatibel, darunter Raspberry Pi NoIR Camera, Raspberry Pi HQ Camera, Coral Camera Module sowie Raspberry Pi Camera Module v2. In Verbindung mit einem passenden Gehäuse wie dem

Der BerryBase Kamerahalter ist eine präzise gefertigte Metallhalterung zur flexiblen Befestigung unterschiedlicher Kameramodule. Die Konstruktion ist auf eine stabile Montage sowie eine fein justierbare Ausrichtung ausgelegt und eignet sich für den Einsatz in Entwicklungsumgebungen, Automatisierungsprojekten und bildverarbeitenden Anwendungen. Der Kamerahalter ist zusätzlich für die mechanische Integration in ausgewählte BerryBase Gehäuselösungen vorgesehen und kann direkt mit kompatiblen Gehäusen kombiniert werden. Der Kamerahalter ist mit einer Vielzahl gängiger Kameramodule kompatibel, darunter Raspberry Pi NoIR Camera, Raspberry Pi HQ Camera, Coral Camera Module sowie Raspberry Pi Camera Module v2. In Verbindung mit einem passenden Gehäuse wie dem BerryBase Gehäuse für Raspberry Pi 5kann der Kamerahalter durch fünf versetzte Montagepositionen an der Basis kann der Halter an unterschiedliche Einbausituationen angepasst werden. Die mechanische Ausführung ermöglicht eine Rotation in zwei Achsen zur präzisen Ausrichtung der Ka

From geometry in motion to the possibilities of pi, this stunning volume reveals how art has been inspired by the beauty and poetry of mathematical principles. The worlds of visual art and mathematics come together in this spectacular volume by award-winning writer Stephen Ornes. He explores the growing sensation of math art, presenting more than 80 pieces, including a crocheted, colorful representation of non-Euclidian geometry that looks like sea coral and a 65-ton, 28-foot-tall bronze sculpture covered in a space-filling curve. For each work, we get the artist’s story followed by accessible and thought-provoking explanations of the mathematical concept and equations behind the art. From 3D-printed objects that give real form to abstract mathematical theories, to mystic fractals, to Andy Warhol as a solution to the Traveling Salesman Problem, these artworks embody some of strangest, most beautiful relationships among numbers and across dimensions.

From geometry in motion to the possibilities of pi, this stunning volume reveals how art has been inspired by the beauty and poetry of mathematical principles.   The worlds of visual art and mathematics come together in this spectacular volume by award-winning writer Stephen Ornes. He explores the growing sensation of math art, presenting more than 80 pieces, including a crocheted, colorful representation of non-Euclidian geometry that looks like sea coral and a 65-ton, 28-foot-tall bronze sculpture covered in a space-filling curve. For each work, we get the artist’s story followed by accessible and thought-provoking explanations of the mathematical concept and equations behind the art. From 3D-printed objects that give real form to abstract mathematical theories, to mystic fractals, to Andy Warhol as a solution to the Traveling Salesman Problem, these artworks embody some of strangest, most beautiful relationships among numbers and across dimensions.