توضیحات
قیمت آژیر فلاشر دزدگیر پارادوکس SR130
قیمت آژیر فلاشر دزدگیر پارادوکس SR130
همکار گرامی جهت اطلاع ازلیست قیمت همکار کلیک فرمایید.
برای مشاهده محصولات پارادوکس لطفا کلیک کنید
با سلام و عرض ادب خدمت شما عزیزان گرامی
شرکت فنی و مهندسی علم و صنعت
سالیان سال همواره به عنوان بزرگترین وارد کننده
و پخش کننده دوربین های مدار بسته با برند های نایک ویژن Nikvision ,
هوبانتی Hubanti ,هایک ویژنHikvision ,داهوا Dahua و سوئیچ و تجهیزات شبکه
با برند NKTECH مرتبط با سیستم های حفاظتی و امنیت، در سطح کشور مطرح بوده است.
مارک های معتبر جهانی نیز دیگر محصولات عرضه شونده توسط این شرکت را تشکیل می دهند.
مشخصات فنی:
- برد بی سیم در یک محیط مسکونی معمولی در این اژیر به شرح : حداکثر 70 متر میباشد
- رنگ های لنز این اژیر: قرمز، آبی و کهربا است
- منبع تغذیه ای که بر روی این آژیر قرار دارد : 3 باتری قلیایی از نوع C با ولتاژ 15 ولت DC میباشد
- ابعاد : 134x 211x 51 میلیمتر اندازه گیری شده است
- سایر مشخصات این اژیر عبارت اند از :
- منطبق است با سری MG/SP ورژن V.4.0 یا بالاتر (بجز SP4000)، با RTX3 ورژن V1.5 یا بالاتر و با MG6250 ورژن V3.0 و بالاتر
- دارای آژیر 100 دسی بلی پیزو Piezo میباشد
- تشخیص اخلال فیزیکی دوگانه ( کاور و دیوار) از قابلیت های این آژیر است
- نمایشگر LED برای قدرت سیگنال / انتقال و وضعیت امواج رادیویی (RF) را دارا است
قیمت آژیر فلاشر دزدگیر پارادوکس SR130
چرا GPU ها برای توسعه یادگیری ماشین بسیار مهم هستند؟
طی چند دهه گذشته ، یادگیری ماشین به طور صعودی پیشرفته شده است.
مزیت GPU این است که اکنون ،
پردازش قدرتمندتر با مقیاس اقتصادی بهتر می تواند انجام شود.
از آنجا که تولید و خرید GPU در دهه 2010 ارزان شد ،
فناوری یادگیری ماشین با سرعت بیشتری بهبود یافته است ، به این معنی که از موسسات دانشگاهی خارج شده
و به جریان اصلی راه پیدا کرده است.
دسترسی آسانتر و ارزانتر به GPU
همچنین شاخه های پیشرفته تری از یادگیری ماشین را تشویق می کند.
یادگیری عمیق زیرمجموعه یادگیری ماشین است ، جایی که یک مدل از محاسبات قبلی «به شما می اموزد» ؛
به عبارت دیگر ،
عملکرد مدل با آموزش دادن به آن برای یادگیری اینکه یک خروجی صحیح چگونه است ، بهبود می یابد ،
بنابراین در صورت مواجه شدن با داده های کاملاً جدید ، می تواند آن خروجی را به طور مستقل فراهم کند.
برای سریعتر و کارآمدتر کردن پردازش برای مدلهای یادگیری عمیق ، می توان GPU ها را برای عملکرد بهتر حتی در کنار هم قرار داد.
این چند پردازنده گرافیکی می توانند از ابتدا ساخته شوند و هم از طریق سرویس های مبتنی بر ابر میاوان به آنها دسترسی پیدا کرد.
TensorFlow و PyTorch نمونه هایی از چارچوب های یادگیری هستند
که مهندسان قدرت پردازش را برای آزمایش مدل های آماری فراهم می کنند.
مزیت اضافی یک چارچوب از راه دور این است که مهندسان می توانند با هزینه کمتری نسبت به قبل
به پردازنده های بسیار قدرتمند دسترسی داشته باشند ،
این بدان معناست که فن آوری یادگیری ماشین می تواند در دسترس مخاطبان بیشتری قرار گیرد.
فناوری مانند پلت فرم فیلتر زنگ هشدار دروغین Calipsa با استفاده از قدرت پردازش سریع GPU ها ،
مدل های یادگیری ما را برای تشخیص فعالیت انسان در تصاویر آموزش می دهد.
تصاویر نوع خاصی از داده ها هستند و ما مدل خود را در معرض دید میلیون ها نفر قرار می دهیم
تا به آن کمک کند تا هشدارهای درست و غلط تشخیص دهد.
Why are GPUs so important to the development of machine learning?
Over the past few decades, machine learning has become increasingly advanced. The benefit of the GPU is that now, much more powerful processing can take place with better economies of scale.
Since GPUs became cheaper to manufacture and buy in the 2010s, machine learning technology has improved at a faster rate, which means it has moved out of academic institutions and into the mainstream.
Easier, cheaper access to GPUs also encourages more advanced branches of machine learning to develop. Deep learning is a subset of machine learning,
where a model ‘learns’ from previous computations; in other words, the model’s performance improves by training it to learn what a correct output looks like, so it can provide that output independently when faced with brand new data.
To make
processing faster and more efficient for deep learning models, it is possible to cluster GPUs together for even better performance. These multi-GPUs can either be built from scratch, or they can be accessed through cloud-based services. TensorFlow and PyTorch are examples of deep learning frameworks that provide the processing power engineers need to test out statistical models.
The added advantage of a remote framework is that engineers can access extremely powerful processors more affordably than before, which means that more and more machine learning technology can become available to a wider audience.
Technology like
Calipsa’s False Alarm Filtering Platform uses the rapid processing power of GPUs to train our deep learning models to recognise human activity in images. Images are a particularly large type of data, and we expose our model to millions of them to help it learn to distinguish between true and false alarms.
To make processing faster and more efficient for deep learning models, it is possible to cluster GPUs together for even better performance. These multi-GPUs can either be built from scratch,
or they
can be accessed through cloud-based services. TensorFlow and PyTorch are examples of deep learning frameworks that provide the processing power engineers need to test out statistical models.
The added advantage of a remote framework is that engineers can access extremely powerful processors more affordably than before, which means that more and more machine learning technology can become available to a wider audience.
Over the past few decades, machine learning has become increasingly advanced. The benefit of the GPU is that now, much more powerful processing can take place with better economies of scale. Since GPUs became cheaper to manufacture and buy in the 2010s, machine learning technology has improved at a faster rate, which means it has moved out of academic institutions and into the mainstream.
قیمت آژیر فلاشر دزدگیر پارادوکس SR130
نقد و بررسی‌ها
هیچ دیدگاهی برای این محصول نوشته نشده است.