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SwiftMote – Plate-forme de capteurs personnalisables pour l’IdO électrochimique

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Ce qui est inclus Processeur Bluetooth ST BlueNRG-LP 256 ko de mémoire flash 64-bit unique ID Ports d’extension avec 4x ADC 12-bit et I2C Analog Devices AD5941 amplificateur de potentiostat avec ADC 16 bits et DAC 12 bits Application PC hôte pour l’enregistrement et le traitement des données de voltampérométrie à ondes carrées Ressources Référentiel […]

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SwiftMote-Electrochemical IoT Customizable Sensor Platform Version 2

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Ce qui est inclus Processeur Bluetooth ST BlueNRG-LP 256 ko de mémoire flash 64-bit unique ID Ports d’extension avec 4x ADC 12-bit et I2C Analog Devices AD5941 amplificateur de potentiostat avec ADC 16 bits et DAC 12 bits Application PC hôte pour l’enregistrement et le traitement des données de voltampérométrie à ondes carrées Applications Expériences

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Plateforme ZYNQ Ultrascale RFSoC (RFSoC2x2) de Xilinx

Dev Systems, Equipment Loan Fr / Par

Ce qui est inclus Plateforme ZYNQ Ultrascale RFSoC (RFSoC2x2) de Xilinx Unité d’alimentation 12 V 72 W Câble USB 3.0 A vers Micro B 2 câbles RF avec connecteurs SMA Carte MicroSD de 16 Go avec image Linux et PYNQ préchargée Ressources Page de produit la trousse Xilinx RFSoC2x2 Pour la documentation et les conceptions de référence, visitez

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Trousse d’évaluation Versal AI Core série VCK190 de Xilinx

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Ce qui est inclus Carte d’évaluation Xilinx VCK190 Module QSPI Module Pmod 2 câbles Ethernet 2 cartes Micro SD Alimentation de 180 W (12 V) Ressources Guide de démarrage rapide, conceptions de référence ciblées, ensemble de prise en charge de la carte PetaLinux et plus encore disponible à partir de la page Web du produit

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BARVINN : Accélérateur de réseau neuronal RISC-V à traitement entrelacé

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Caractéristiques  Environnement de conception et de vérification complet  Accès à une émulation basée sur des matrices FPGA  Intégration facile à TensorFlow et à Pytorch  Applications  IA à faible puissance en périphérie  Exploration matérielle / logicielle  Accélérateur d’apprentissage machine sur matrices FPGA  Presentation L’accélération de l’IA 2021 – Défis et possibilités dans l’informatique en nuage et en périphérie Ressources  Code source de

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Groupe FPGA/GPU

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Les technologies d’accélération les plus récentes, y compris les FPGA Alveo et les GPU Tesla V100, étroitement couplées aux processeurs serveur, constituent l’épine dorsale de ce groupe. La pile logicielle est constituée d’un écosystème complet de cadres d’apprentissage machine, de bibliothèques et d’accélérateurs de calcul hétérogènes orientés sur le temps d’exécution. Groupe FPGA/GPU – Pile

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Plateforme de capteur personnalisable de l’IdO SwiftMote

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Ce qui est inclus Processeur Bluetooth TI CC2640 128 Ko de mémoire flash Capteur de lumière et de température Accéléromètre Application Android pour recevoir et afficher les données Applications Recherche et développement de réseaux de capteurs Un chemin vers des facteurs de forme d’interposeur plus petits Détection de faible puissance personnalisée Collecte de données pour

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Plateforme d’intergiciel de calcul hétérogène (HCMP)

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La HCMP prend en charge toutes les versions d’OpenCL, y compris OpenCL 2.2. Elle est conçue pour intégrer la prise en charge de nouveaux dispositifs et de nouvelles versions d’OpenCL, sans recompilation des applications.  Exigences ou restrictions en matière de licences  Ce système de développement est limité à la recherche universitaire seulement.  Tout abonné universitaire au RNCC

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Trousse de développement Atlas 200 DK AI

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L’architecture informatique hétérogène orientée sur l’IA fournit des API hiérarchiques pour vous aider à créer rapidement des applications et des services d’IA basés sur la plateforme Ascend. Caractéristiques  Intégration élevée Propulsé par le processeur d’IA Huawei Ascend 310, cet outil intègre plusieurs interfaces pour périphériques ainsi que Mind Studio. Il facilite l’accès à l’environnement de développement et un développement rapide

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