Products List 製品一覧(PCベース計測ボード&システム)

PCベース計測ボード&システムの製品一覧

全 266 件 見つかりました。

  • 株式会社アプトポッド |最終更新日:2020/06/12

    intdash Automotive Pro (intdash Automotive Pro)

    実車試験におけるCAN、各種センサデータや動画などのデータロギング、データ管理、可視化・解析などのワークフローを、クラウドシステムをベースにワンストップで実現!

    自動車メーカーへ豊富な導入実績あり!遠隔での自動データ収集が可能なため、実車試験の工数を大幅に削減できます。ブラウザさえあれば美しいダッシュボードにて取得データのリアルタイム可視化が可能です。Analytics service(オプション)にて、収集データに対する解析用データ処理、機械学習、レポート処理などにも対応しています。

    株式会社アプトポッド |最終更新日:2020/06/12

  • 株式会社GDEPアドバンス |最終更新日:2018/08/31

    Volta搭載 DeepLearningスーパーコンピュータ (NVIDIA®DGX Station™)

    NVIDIA®DGX Station™独自の水冷冷却システムにより、わずか35db以下という動作音レベルを実現しました。

    さらにパワーアップしたVOLTA世代のGPU。Tesla V100 は、NVIDIA 過去最高の210億トランジスタを集積しCUDA Coreを5120基搭載、これらにより倍精度で7.5 TFLOPS、単精度で15.0TFLOPS 性能に加えてVolta世代から搭載された Tensor Core により 120 TFLOPS 演算性能を実現、深層学習では12倍,認識では6倍の性能を引き出します。

    株式会社GDEPアドバンス |最終更新日:2018/08/31

  • GDEPソリューションズ株式会社 |最終更新日:2017/11/07

    Lenovo ディープラーニング・エントリーモデル (LV-DL-M1 / ML)

    今日から始められるディープラーニング! Windowsマシンに主要なフレームワークがプリインストール。100万円未満でも入手可能!

    普段から慣れ親しむ Windows を OS として採用しました。 最新の Pascal ベース GPU を最大2枚搭載し、Windows 10 で動作している Deep Learning フレームワークを、プリインストール。安心して使える Quadro P5000 / P6000 / GP100ベースのモデルがあります。

    GDEPソリューションズ株式会社 |最終更新日:2017/11/07

  • 株式会社コンテック |最終更新日:2017/11/07

    10M/100M産業用スイッチングHUB (SH-8008F)

    8ポート産業用スイッチングHUBです。AutoMDI/MDI-X、オートネゴシエーションを保持、FANレスのため静かな場所での使用が可能です。

    小型サイズに100BASE-TX対応ポートを8ポート搭載 電源2重化、電源逆配線対策回路を内蔵 2系統の電源配線が可能。1系統に電源トラブルがあっても動作し続けます -20~+60℃の周囲温度環境に対応しており、さまざまな環境で使用可能です。 DINレールの設置が可能 35mmDINレール取り付け機構を標準装備しており、盤内取り付けも容易です。

    株式会社コンテック |最終更新日:2017/11/07

  • 株式会社GDEPアドバンス |最終更新日:2017/08/10

    組込アプリ開発支援ツール (JETSON TX1 開発キット)

    NVIDIA製GPUを利用する組込アプリ開発キット

    NVIDIA Jetson TX1 開発キットは、GPUのパワーを組み込みアプリケーション用に開発するのに必要なすべてを提供します。革命的な NVIDIA® Tegra®X1 SOCが搭載され、世界中のスーパーコンピューターにも採用されているNVIDIA Kepler™コンピューティングコアと同一のものです。

    株式会社GDEPアドバンス |最終更新日:2017/08/10

  • 株式会社GDEPアドバンス |最終更新日:2017/08/10

    インテリジェンスなエッジデバイス開発キット (NVIDIA Jetson TK2 開発キット)

    NVIDIA Pascal™ NVIDIA Pascal™ アーキテクチャベース

    Jetson TK2 は消費電力を 7.5W 未満に抑え、2 倍以上の電力効率で動作することができます。そのため、より大規模で層の深いニューラル ネットワークをエッジ デバイス上で実行することも可能です。

    株式会社GDEPアドバンス |最終更新日:2017/08/10

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