Çin biyometri tanıma Üreticiler

Altın Parmak için TC-RV1126 AI Çekirdek Kartı: Rockchip RV1126 AI Çekirdek Görüntü Kartı 14nm dört çekirdekli 32-bit A7 düşük güçlü AI görüntü işlemcisi RV1126, yerleşik 2.0Tops sinir ağı işlemcisi NPU. Çekirdek kart, daldırma altın teknolojisini, korozyon direncini benimser; Dahili Video CODEC video codec bileşeni, 4K H.264/H.265@30FPS ve çok kanallı video codec bileşenini destekler.Thinkcore'un açık kaynaklı platform çekirdek panoları ve geliştirme panoları.

RV1126 IP Kamera Modülü Kartı Sony IMX415 335 307 PCB Kartı: Boyutları 50mm * 50mm olan Rockchip Thinkcore TC-RV1126 IPC 50 Board, yüksek performanslı qual-cord AI görüntü işlemcisi Rockchip RV1126 ile donatılmıştır.
IPC 50 Baord, varsayılan olarak IMX307,IMX327,IMX335,IMX415,IMX334'ü desteklediğinde birçok kamera sensörüyle çalışabilir.

Çin'de üretilen Allwinner A64 Android Endüstriyel Kontrol Anakartı, Thinkcore Technology'den Düşük Fiyatla satın alınabilir. Fiyat Listesi ve Fiyat Teklifi istiyorsanız bize mesaj bırakarak sorabilirsiniz.

Rockchip RK3588 yeni nesil 8 çekirdekli 64 bit işlemci tarafından desteklenen geliştirme kartı, 32 GB'a kadar RAM ile yapılandırılabilir. 8K video kodlama ve kod çözme yeteneğine sahip olup, birden çok sabit diski, Gigabit Ethernet'i, WiFi6'yı, 5G/4G genişletmeyi ve çeşitli video giriş ve çıkışlarını destekleyen çeşitli arabirimler sağlar. Ayrıca çeşitli işletim sistemlerini de destekler. Bu geliştirme kartı, ARM PC, uç bilgi işlem, bulut sunucusu, akıllı NVR ve diğer alanlarda kullanılabilir.

Thinkcore, önde gelen bir Çin RK3568 kart bilgisayar üreticisi, tedarikçisi ve ihracatçısıdır.

SOM3568, Shenzhen Thinkcore tarafından Rockchip'in RK3568 mikro işlemcisine dayalı olarak tasarlanmış yüksek performanslı bir çekirdek kartıdır. CPU, dört çekirdekli 64 bit Cortex-A55, 22nm ileri teknoloji kullanır ve ana frekans 2.0GHz'e kadar çıkar; Entegre ARM G52 2EE GPU, OpenGL ES 1.1/2.0/3.2, OpenCL 2.0, Vulkan 1.1, vb. ile tamamen uyumludur; Rockchip Micro tarafından geliştirilen üçüncü nesil NPU RKNN'de yerleşik, bilgi işlem gücü 0.8Tops'tur ve caffe, TensorFlow, mxnet vb. gibi derin öğrenme çerçevelerini destekler. Model tek tıklamayla dönüştürülebilir.