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8,800円
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15,000円
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13,800円
17,000円
電動リール ダイワスーパータナコン
五味彬 YELLOWS ANGELS
14,500円
テルモ 吸引カテーテル 介護 鼻水 鼻水 痰 合計101本 1本約18.8円
1,900円
ノア時計 目覚まし時計
999円
イセキ ヰセキ HL225 HL225G HL227 4038NWFS 400-90-38 コンバイン ゴムクローラー 要在庫確認 送料無料 KBL D 400x90x38 400-38-90
83,818円
レプリカ ミリタリーウォッチ US 米軍 ベトナム NATOベルト
1,600円
JZX100 燃料タンク ガソリンタンク 流用に
南海電気鉄道21000系旧塗装2両セット Bトレインシューティー
20,000円
クロムハーツ FOTI タンクトップ sizeS
15,600円
タンザナイト ルース
5,600円
30,000円
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Movidius Neural Compute StickMovidiusのNeural Network Compute Stickにより、高価で大量の電力を消費するスーパーコンピュータハードウェアを必要とせずに、ディープニューラルネットワーク開発が可能になります。単純にMovidiusスティックの100 Gflopsの演算力でディープニューラルネットワークのプロトタイピングとチューニングを行います。クラウド接続は要りません。USBスティック形状なのでホストコンピュータに簡単に接続できます。必要な演算性能はオンボードMyriad-2ビジョンプロセッシングユニット(VPU)が賄います。Myriad-2は、12基のVLIW (Very Long Instruction Word)プロセッサにより高効率の並列処理を実現します。並列スケジューリングはプログラムのコンパイル時に決定されるため、実行時にプロセッサはスケジューリング処理から解放されます。
特長 Movidius 600 MHz Myriad-2 SoC (128ビットVLIW SHAVEベクトルプロセッサ x 12基搭載)
転送速度400 Gbpsのオンチップメモリ2 MB搭載
FP16、FP32、及び8、16、32ビット精度の整数演算をサポート
すべてのデータ通信と給電をホストPCのUSB 3.0ポート1つで対応
クラウド接続を使用しないリアルタイムオンデバイス推論
既存のCNNモデル又は独自の学習を施したネットワークを手早く展開
適切なハブを使用し、複数のMovidius StickをホストPCに接続してネットワーク化
寸法: 72.5 x 27 x 14mm
コンパイルCaffeベースの学習済みCNN (Convolutional Neural Network)を、オンボードMyriad-2 VPU向けに最適化された組み込みニューラルネットワークに自動的に変換します。このSDKは、TensorFlowもサポートしています。