Google Coralデモ:Google Coral開発ボードのフラッシュ
Coral Edge TPU開発ボードは印象的なシステムですが、有用なAI / ML作業を実行する前にフラッシュが必要です。 コマンドライン操作に精通している人にとっては、インストールを成功させ...
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Coral Edge TPU開発ボードは印象的なシステムですが、有用なAI / ML作業を実行する前にフラッシュが必要です。 コマンドライン操作に精通している人にとっては、インストールを成功させ...
GoogleはCoralのラインナップを拡大し、2020年の2つの新製品とCoral SoMのメモリオプションを増やしました。 Googleは、Coral Dev Board Miniと、既存の...
Edge TPUはTensorFlow Liteモデルのみと互換性があります。 そのため、TensorFlowモデルをトレーニングし、TensorFlow Liteに変換し、Edge TPU用に...
高速、低遅延、高精度 工業生産ラインの品質管理から人間と機械の相互作用のセキュリティ監視に至るまで、業界のEdge AIのユースケースにはさまざまなものがあります。これらのアプリケーションでは、...
この記事では、GoogleのCoral EdgeTPUテクノロジーによって可能になった高速なパフォーマンスを備えたオブジェクト検出REST APIを提供する予算AIクラウドを作成する方法を学習し...
Murata Electronics Americasは最近、Googleと提携して世界最小の人工知能(AI)モジュールであるCoral Accelerator Moduleを作成したことを発表...
AI技術は、生産ラインでの製品の量を制御するために、AIを使用して、AIの画像を介して製品の量を分析することを可能にします。 画像内で潜在的な腫瘍を識別し、それを医用にマークします。 さらに、デ...
前書き この投稿では、TensorNetworkと、それを使用してTensorFlowのフィードフォワードニューラルネットワークをスーパーチャージする方法について説明します。 TensorNet...
GravitylinkはGoogle Coralの量販代理店としてGoogle Coral Edge TPUの全てのシリアルデバイスを発売する。Coralは、企業がローカルAIの製品を開発するの...
GoogleのTensorFlowLite(およびEdgeTPU)を使用すると、イヌを自律的に訓練して、座ったり、横になったり、固定したり、呼び出したりするなど、さまざまな行動に応答させることが...
人工知能(AI)と機械学習(ML)は徐々にSFから実生活へと移行しており、このタイプのシステムのプロトタイプを作成するための高速で便利な方法が必要になっています。 AI / MLの操作要件を満た...
1、Edge TPUとは何ですか? Edge TPUは、低電力デバイス向けの高性能ML推論を提供するGoogleが設計した小さなASICです。 たとえば、MobileNet V2などの最先端のモ...
オンデバイスインテリジェンスのためのGoogle Coralソリューション: 姿勢推定:さまざまな身体の関節を特定することにより、画像内の人々の姿勢を推定します。 PoseNetは、主要な身体部...
MediaPipeは、クロスプラットフォームマルチモーダルのMLパイプラインを構築するためのフレームワークです。 以前に、モバイル(Android、iOS)およびGoogle Coralなどのエ...
Coral M.2アクセラレータは、既存のシステムおよび製品にEdge TPUコプロセッサーを提供するM.2モジュールです。 特徴 Google Edge TPU MLアクセラレーター 2つのM...
患者から医療提供者まで、ローカルAIは、より正確な診断を可能にし、事故を防ぎ、コンプライアンスを改善することにより、医療費の削減に役立ちます。 また、エッジデバイスは、医療インフラが限られている...
Edge TPUを既存のシステムに簡単に統合できるPCIeデバイス。 サポートされるホストOS:Debian Linux ハーフサイズMini PCIeフォームファクター サポートされているフレ...
Edge TPU 広い応用範囲 エッジで推論を行うために設計された Google の専用 ASIC。 Edge TPU は予測メンテナンスや異常検出、マシンビジョン、ロボット工学、音声認識など、...
「スマートシティ」の真の可能性に到達するために、AI処理はクラウドから安全なローカルデバイスに移動し、個人のプライバシーを維持し、データ転送速度を低下させ、重要なシステムの反応時間を短縮する必要...
「スマートシティ」の真の可能性に到達するために、AI処理はクラウドから安全なローカルデバイスに移動し、個人のプライバシーを維持し、データ転送速度を低下させ、重要なシステムの反応時間を短縮する必要...
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