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一、總體布局簡紹
1. 服務平臺用(yong)于Jetson Nano搭建套件
2. 帶來(lai)意式AI的(de)厲害功能(neng)模塊。完全的(de)應用可(ke)程序(xu)語言性(xing)。Jetson Nano分為四核64位(wei)ARM CPU和(he)128核融(rong)合NVIDIA GPU，可(ke)帶來(lai)472 GFLOPS的(de)核算能(neng)。它還有(you)著4GB LPDDR4文件(jian)存儲器，分為有(you)效，低(di)輸(shu)出功率(lv)二極管(guan)封(feng)裝(zhuang)，有(you)著5W / 10W輸(shu)出功率(lv)狀態(tai)和(he)5V DC插入。
3. 也(ye)(ye)可(ke)兼容(rong)以(yi)下結構架構圖(tu)和NVIDIA一流(liu)的(de)(de)AI渠道，也(ye)(ye)可(ke)比不同更(geng)輕輕松松地(di)將依據AI的(de)(de)演(yan)繹(yi)(yi)演(yan)繹(yi)(yi)推(tui)理(li)的(de)(de)工作電(dian)流(liu)設置到Jetson。Jetson Nano為繁(fan)多縝密的(de)(de)高度面(mian)BP神經網格數據（DNN）仿真模型給出即時求算機(ji)視覺效果和演(yan)繹(yi)(yi)演(yan)繹(yi)(yi)推(tui)理(li)。以(yi)下性能(neng)認可(ke)多感測器器自主(zhu)經營器機(ji)人，體現了(le)智(zhi)力非核心分折的(de)(de)智(zhi)能(neng)物連(lian)接網格機(ji)器和發達(da)的(de)(de)AI系統(tong)。乃至轉到專(zhuan)業學(xue)習也(ye)(ye)也(ye)(ye)可(ke)操(cao)作ML結構架構圖(tu)在Jetson Nano上地(di)方二次訓練(lian)科(ke)目網格數據。
4. Jetson Nano研(yan)發套件(jian)的占地賠(pei)償空(kong)間(jian)僅為80x100mm，享有二個(ge)高(gao)速的USB 3.0服(fu)務(wu)器端口(kou)設(she)置，MIPI CSI-2高(gao)清攝(she)像頭頭聯接器，HDMI 2.0和DisplayPort 1.3，千兆(zhao)以太網，M.2 Key-E方(fang)案，MicroSD卡(ka)插槽，和40引腳GPIO接線頭。服(fu)務(wu)器端口(kou)設(she)置和GPIO接線頭拆(chai)封即(ji)用，享有各種類(lei)型(xing)流行時尚的外面裝置，感測器器和即(ji)用型(xing)新項目。
5、Jetson Nano就可以運動各種(zhong)個種(zhong)個種(zhong)的(de)高微信操作系(xi)統(tong)，分(fen)為受歡(huan)迎的(de)ML體系(xi)結構的(de)完正原本舊版本，如TensorFlow，PyTorch，Caffe / Caffe2，Keras，MXNet等。經(jing)由(you)改變影像(xiang)設(she)別，對方判斷和標記，做(zuo)法計算出來(lai)，語(yu)義切割成，視頻(pin)圖片減弱和智力定性分(fen)析等整體實(shi)力強大工作，這個微信操作系(xi)統(tong)能夠用于建設(she)一(yi)鍵機子和冗雜(za)AI操作系(xi)統(tong)。
來(lai)源于環境資(zi)源及新技術基本參數
處理 | |
中央政府外理器 | 64位四核(he)ARM A57 @ 1.43GHz |
GPU | 128核NVIDIA Maxwell @ 921MHz |
記憶英語 | 4GB 64位LPDDR4 @ 1600MHz | 25.6 GB / s |
視頻圖片商品(pin)編號器* | 4Kp30 | （4x）1080p30 | （2x）1080p60 |
視頻(pin)轉碼(ma)器* | 4Kp60 | （2x）4Kp30 | （8x）1080p30 | （4x）1080p60 |
接頭 | |
USB | 4x USB 3.0 A（主機(ji)箱）| USB 2.0 Micro B（環(huan)保設備） |
攝像機 | MIPI CSI-2 x2（15位(wei)Flex連(lian)結(jie)器） |
提示 | HDMI | DisplayPort的 |
登錄 | 千(qian)兆以太(tai)網（RJ45） |
無線網絡 | M.2擁有PCIe x1的Key-E |
文件存儲 | MicroSD卡（覺得很低16GB UHS-1） |
別I / O. | （3x）I2C | （2x）SPI | UART | I2S | 個GPIO |
大部分實驗室的項目
app平臺打造OpenCV、機器學習(xi)、深度(du)學習(xi)和(he)端側AI模型(xing)部(bu)署等教學資源(yuan)，并(bing)提供從神(shen)經網絡模型(xing)訓練、模型(xing)轉換到模型(xing)部(bu)署的完整文檔(dang)教程。配套豐富(fu)的實訓案例以及開發(fa)手冊等。
1、把控地基例程
保(bao)持RGB燈
調整蜂鳴器
運營掌握舵機
導入舵機部位
操控因此舵機
把控好機械設備臂做那些動(dong)做
操作(zuo)方法機械(xie)制造臂記憶法拉伸動作(zuo)
廠家臂夾方塊
2、OpenCV基礎上例程
圖形導入與表示；
畫面繪制圖；
影像ROI提取；
圖相平面幾何調換；
圖文姿態學運作；
彩色圖像形狀抽取
3、機(ji)氣(qi)學習(xi)的基本知(zhi)識例程
(1)回到圖像(xiang)匹配；
(2)聚類數(shu)學模型數(shu)學模型；
(3)劃分類別貝葉斯；
(4)決策分析樹；
(5)可以向量機；
4、的深度學會基礎(chu)知識例程
精神wifi網絡非線性(xing)回(hui)到；
腦神(shen)經網路非非線性回到(dao)；
全聯接(jie)中樞(shu)神(shen)經(jing)線(xian)上(shang)區分寫(xie)作數(shu)字8；
卷(juan)積(ji)腦(nao)神(shen)經在線人面(mian)鑒(jian)別
神經末(mo)梢數據網絡實體模型的存為與運(yun)行；
5、深度1讀書終合(he)例(li)程
(1)手型辨別研究
(2)背景(jing)色識別實驗操(cao)作(zuo)
(3)彩(cai)色(se)區分并截(jie)取積木科(ke)學(xue)試驗
(4)視覺效(xiao)果導航(hang)定位工作(zuo)
(5)垃(la)圾清理分(fen)類整理實驗報告(gao)
(6)計劃搜尋實驗
(7)人臉(lian)識別圖片動(dong)作識別圖片適用案例庫
(8)車輛牌照面部識別軟件(jian)典例
(9)防霾(mai)口罩論文檢(jian)測應(ying)該用案例庫
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