توضیحات
قیمت سنسور تشخیص حرکت پارادوکس DG467
قیمت سنسور تشخیص حرکت پارادوکس DG467
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:
- ابعاد 7.5m x 6m در 2.4 متری اندازه گیری شده است
- ابعاد 11m x 6m در 3.7 متری در این سنسور ارائه میشود
- دارای دو مد عملیاتی میباشد ( آدرس پذیر برای سری های Digiplex و Digiplex EVO یا عملیات رله معمول )
- سنسور المنت دوگانه در خلاف جهت یکدیگر را دارا است
- این سنسور قابلیت تطبیق خودکار دما را دارد
- زاویه دید 360 درجه برای این سنسور محاسبه شده است
قیمت سنسور تشخیص حرکت پارادوکس DG467
GPU چیست و چرا از اهمیت بالایی برخورد است؟
در این بخش ، ما قصد داریم یک تجهیزات مهم را که در بسیاری از برنامه های یادگیری ماشین استفاده می شود بررسی کنیم:
واحد پردازش گرافیک (GPU).
GPU چیست؟
GPU نوعی پردازنده است که در محاسبات استفاده می شود.
بیشتر رایانه هایی که با آنها آشنا هستیم از واحد پردازش مرکزی (CPU) استفاده می کنند
که به آنها امکان می دهد چندین کار را همزمان انجام دهند.
اگر قبلاً از لپ تاپ خود برای مرور اینترنت و پخش جریانی موسیقی در پس زمینه استفاده کرده اید ،
همه اینها در حالی است که کار با پردازنده کلمه را انجام می دهید ، یک پردازنده مرکزی دارید که باید سریع و یکپارچه به نظر برسد.
پردازنده های چند وظیفه ای عالی هستند که برای هوش مصنوعی ساده تر به خوبی کار می کنند ،
اما وقتی صحبت از یادگیری پیشرفته ماشین می شود ، آنها دارای اشکالاتی هستند.
آنها می توانند محاسبات پیچیده را خیلی سریع انجام دهند
با این حال ،
هرچه محاسبات بیشتری بخواهید به صورت موازی انجام دهید
و هرچه مجموعه داده ای که با آن کار می کنید بزرگتر باشد ، پردازنده بیشتر عقب می ماند.
در حالی که پردازنده های اصلی CPU بسیار قدرتمند هستند ،
اما آنها برای انجام حجم زیاد کارها و داده های مورد نیاز در یادگیری عمیق طراحی نشده اند.
از طرف دیگر ،
پردازنده های گرافیکی برای الگوریتم هایی طراحی شده اند که با استفاده از
مجموعه داده های بزرگ ، با صدها ، حتی گاهی هزاران پردازنده بیشتر در هر تراشه نسبت به CPU ایده آل هستند.
آنها در بازی و رندر سه بعدی استفاده می شوند ، برای انجام کارهای کمتر اما با سرعت بسیار بیشتر بهینه شده اند.
اکنون بسیاری از تولیدکنندگان تراشه در حال طراحی پردازنده های گرافیکی به طور خاص برای یادگیری ماشین هستند ،
سرعت پردازش حتی سریعتر را نیز امکان پذیر می کند.
بنابراین وقتی GPU در یادگیری عمیق استفاده می شود دقیقاً چگونه کار می کند؟
پردازنده های هسته ای متعدد در یک پردازنده گرافیکی به مهندسان اجازه می دهد
تا مدل های پیچیده را با استفاده از داده های بسیار سریع آموزش دهند.
توانایی انجام سریع محاسبات متعدد به طور موازی همان چیزی است که آنها را بسیار موثر می کند.
با یک پردازنده قدرتمند ،
این مدل می تواند پیش بینی آماری در مورد مقدار بسیار زیادی از داده ها را انجام دهد.
اگر بخواهیم این کار را با استفاده از CPU انجام دهیم ، تکمیل همین روند ممکن است ماهها یا حتی سالها طول بکشد.
Machine learning explained: what is a GPU and why are they so important?
In this instalment of “Machine Learning Explained”, we’re going to look at an important piece of equipment that is used in many machine learning applications: the Graphics Processing Unit (GPU).
If you’re interested in learning about the fundamentals of machine learning, check out our ebook, “Machine Learning Explained”.
What is a GPU?
A GPU is a type of processor used in computing. Most computers we are familiar with use a Central Processing Unit (CPU), which enables them to carry out several tasks at once. If you’ve ever used your laptop to browse the internet and stream music in the background, all while completing some work on a word processor, then you have a CPU to thank for making the whole process seem quick and seamless.
CPUs are excellent multitaskers that work well for simpler artificial intelligence, but when it comes to advanced machine learning they do have some drawbacks. They can carry out complex computations fairly quickly; however, the more computations you want to carry out in parallel and the larger the dataset you work with, the more a CPU lags.
While CPU
core processors are extremely powerful, they are not designed to carry out the sheer volume of tasks and data required in deep learning. To learn more about how deep learning works, take a look at our article on neural networks.
On the other hand, GPUs are ideal for algorithms using large datasets, with hundreds, sometimes even thousands more processors per chip than a CPU. Used in gaming and 3D rendering, they are optimised to carry out a smaller variety of tasks but with much greater speed. Many chip manufacturers are now designing GPUs specifically for machine learning, enabling even faster processing speeds.
So how exactly
does a GPU work when it’s used in deep learning? The numerous core processors in a GPU allow allow machine learning engineers to train complex models using lots of data relatively quickly. The ability to rapidly perform multiple computations in parallel is what makes them so effective; with a powerful processor, the model can make statistical predictions about very large amounts of data. If we were to try and do this using a CPU, the same process could take months or even years to complete.
On the other hand, GPUs are ideal for algorithms using large datasets, with hundreds, sometimes even thousands more processors per chip than a CPU. Used in gaming and 3D rendering, they are optimised to carry out a smaller variety of tasks but with much greater speed. Many chip manufacturers are now designing GPUs specifically for machine learning, enabling even faster processing speeds.
قیمت سنسور تشخیص حرکت پارادوکس DG467
نقد و بررسی‌ها
هیچ دیدگاهی برای این محصول نوشته نشده است.