M1n Maix Nano RISC-V K210 AI+IoT Módulo de placa de desarrollo Deep Learning Módulo Goldfinger

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Descripción

M1n Maix Nano RISC-V K210 AI+IoT Módulo de placa de desarrollo Deep Learning Módulo Goldfinger

M1n es una placa de desarrollo AIOT diseñada en base al chip de computación inteligente K210 (arquitectura RISC-V de doble núcleo de 64 bits). La interfaz de cámara dual DVP integrada, Flash y la mayoría de los 10 se llevan a través de dedos dorados. El diseño del módulo es pequeño y exquisito, y el diseño y el enrutamiento son razonables y estandarizados. Los usuarios pueden aplicarlo directamente a productos comerciales o desarrollar este módulo a través de una placa adaptadora. . El módulo M1n utiliza K210 como unidad central y es muy potente. El chip tiene un procesador de doble núcleo de 64 bits incorporado. El procesador tiene 8M de SRAM en chip y tiene un rendimiento sobresaliente en IA, visión artificial y rendimiento auditivo. Integrado en unidades de aceleración de hardware (KPU, FPU, etc.), la potencia informática total puede alcanzar hasta 1TOPS. Puede implementar fácilmente algoritmos de visión artificial / auditivos para escenarios de aplicación, también puede realizar el preprocesamiento del escaneo de dirección de voz y la salida de datos de voz. Debido a los diferentes lotes de productos, la apariencia puede ser diferente, pero no afecta el uso. Color: Negro Material: PCB Contenidos del paquete: 1 x Placa de desarrollo AIOT Solo el contenido del paquete anterior, otros productos no están incluidos. Nota: El reflejo de la luz y las diferentes pantallas pueden hacer que el color del elemento en la imagen sea un poco diferente del real. El error de medición permitido es de +/- 1-3 cm.
  • Nº de Fruugo : 288552923-644059543
  • EAN: 4712277264820

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  • hui zhou shi li nu ke ji you xian gong si
  • hui zhou shi li nu ke ji you xian gong si
  • Qiao Dong Tao Zi Yuan 25hao Jin Dian Hua Yuan Cdong
  • Jing Ying 9ceng C02fang 002shi
  • HuiZhou
  • China
  • 516000
  • rainflowerlie@outlook.com
  • 18948215764

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