Produkt zum Begriff Automatische-Klassifizierung:
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WellHome - Abfalleimer x 3 Kunststoff 25L Klassifizierung
Charge von 3 selektiven Sortierbehältern. Fassungsvermögen 25L pro Behälter, also 75L Übereinander stapelbar 3 markante Deckelfarben 29,3x39,2x33,5cm
Preis: 45.99 € | Versand*: 0.00 € -
Was ist Künstliche Intelligenz?
Sie findet lustige neue Videos für uns, spielt auf Befehl das Lieblingslied oder beantwortet unsere Fragen – Künstliche Intelligenz. Sie steckt überall in unserem Alltag, im Handy, im Sprachassistenten oder im Navi. In Zukunft werden wir noch viel mehr Künstliche Intelligenz einsetzen. Wer versteht, wie sie funktioniert, kann sie bewusst nutzen. Ein beschwingt bebildertes Sachbuch für aufgeweckte Kinder und smarte Familien, die die Technik der Zukunft mitgestalten wollen! Ab 8 Jahren, 90 Seiten, farbige Bilder, gebunden, 17 x 22 cm
Preis: 16.00 € | Versand*: 5.95 € -
GOOGLE CORAL USB Accelerator: USB Koprozessor für maschinelles Lernen
Der Google Coral USB Accelerator bringt Real-Time Inferenz für Ihren Pi 4 und viele andere Computer! Künstliche Intelligenz / Machine Learning für alle: Google hat mit dem Coral USB Accelerator einen leistungsfähigen Spezialchip (TPU, Tensor Processing Unit) an ein USB 3 Interface angebunden - damit können Tensor Flow Lite Modelle schnell und energiesparend für Inferenz genutzt werden. Ein besonderer Vorteil dieser Lösung: Ihre Daten bleiben lokal. Das hilft bei der Latenz, und natürlich beim Datenschutz! Google nutzt zunehmend künstliche Intelligenz (AI) und maschinelles Lernen (ML) um seine Dienstleistungen zu realisieren. Dazu entwickelte es für seine Rechenzentren spezialisierte Prozessoren namens TPU ("tensor processing unit"); die die Algorithmen mit dem TensorFlow Framework schneller und energiesparender ausführen können. Beispielsweise wird Google Maps durch von Street View aufgenommene Straßenschilder verbessert, die mit Hilfe eines auf TensorFlow basierenden neuronalen Netzes analysiert werden. Der Clou: TensorFlow kann einfach in Python programmiert werden. Google bringt mit der Edge TPU, die das TensorFlow Lite Framework unterstützt, einen USB 3 Stick auf den Markt. Die Edge TPU kann bis zu 4 Billionen Rechenoperationen pro Sekunde mit nur 2 W Verbrauch durchführen. Perfekt in Kombination mit dem Pi 4! Mit Hilfe der Google Coral Edge TPU kann Inferenz beispielsweise mit dem MobileNet v2 Model bis zu 20 x schneller als auf "dem nackten" Pi 4 ausgeführt werden. Es können so real-time Erkennungen in Videostreams mit über 50 fps durchgeführt werden, die mit dem Pi 4 ohne Beschleuniger nicht möglich wären. Dank Python und vielen Beispielen online rund um TensorFlow kann man in das Thema künstliche Intelligenz und Machine Learning mit dem Google Coral USB Accelerator einfach und mit Stil einsteigen. Hier finden Sie die offizielle "Get started" Anleitung für den USB Accelerator! https://coral.ai/docs/accelerator/get-started Technische Daten Coral USB Accelerator • Google Edge TPU ML accelerator coprocessor • USB 3.0 (USB 3.1 Gen 1) Type C socket • Unterstützt Linux, Mac und Windows auf dem Hostsystem • Leistungsaufnahme bis zu 900 mA Peak @ 5 V • Abmessungen Coral USB Stick: 65 mm x 30 mm x 8 mm Diese Benchmarks sind interessant, um ein Gefühl für die Leistungsfähigkeit des Coral USB Accelerators zu bekommen. https://coral.ai/docs/edgetpu/benchmarks/ Anforderungen an das Hostsystem • Linux Debian 6.0 oder höher, oder ein Derivat davon (bspw. Ubuntu 10.0+, Raspbian) • Systemarchitektur: x86-64, ARMv7 (32-bit) oder ARMv8 (64-bit) • macOS 10.15 mit entweder MacPorts oder Homebrew installiert • Windows 10 • Ein freier USB Port (sollte für beste Performance USB 3 sein) • Python 3.5, 3.6 oder 3.7 Umgebungstemperatur Empfohlene Umgebungstemperatur: • 35°C - reduzierte Taktfrequenz • 25°C - maximale Taktfrequenz (für optimale Leistung) Lieferumfang Google Coral USB Accelerator • USB Accelerator • USB 3 Kabel Google stellt im Coral.ai Projekt mehrere interessante Beispiele und Tutorials ( https://coral.ai/examples/ ) bereit, beispielsweise eine "Variante" von AlphaGo Zero die Minigo ( https://coral.ai/projects/minigo/ ) genannt wird. Potential für industrielle Anwendungen Der Google Coral USB Accelerator ist ein revolutionäres Produkt, ähnlich wie der Raspberry Pi, für machine learning Anwendungen! Damit werden embedded Lösungen möglich, die beispielsweise Probleme mit Werkstücken erkennen können, Verkehrssituation erkennen können, und vieles mehr. Downloads & Dokumentation • USB Accelerator Datenblatt (Datenblatt als PDF) https://coral.ai/docs/accelerator/datasheet/ • 3D CAD Datei im STEP Format https://storage.googleapis.com/site_and_emails_static_assets/Files/Coral-USB-Accelerator.STEP • Edge TPU inferencing overview (Tensor Flow Lite Modelle) https://coral.ai/docs/edgetpu/inference/ • TensorFlow models on the Edge TPU https://coral.ai/docs/edgetpu/models-intro/ • Pipeline C++ API Referenz https://coral.ai/docs/reference/cpp/pipeline/ • Edge TPU Python API https://coral.ai/docs/edgetpu/api-intro/ Hinweise & Sonstiges Wichtiger Hinweis: Der USB Stick kann beim Betrieb sehr heiß werden, was Verbrennungen verursachen kann - bitte warten Sie bis er abgekühlt ist bevor Sie ihn anfassen! Google und wir übernehmen keine Verantwortung für Schäden falls das Gerät außerhalb der empfohlenen Umgebungstemperatur betrieben wird. Google Teilenummer: G950-01456-01
Preis: 68.31 € | Versand*: 5.99 € -
Automatische Pinzette
Automatische Pinzette10cm
Preis: 22.67 € | Versand*: 4.99 €
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Wie können automatische Bildanalyse-Tools zur Verbesserung der Effizienz und Genauigkeit von Bilderkennung und -klassifizierung beitragen?
Automatische Bildanalyse-Tools können große Mengen von Bildern schnell verarbeiten und analysieren, was die Effizienz steigert. Sie können auch Muster und Merkmale erkennen, die für das menschliche Auge schwer zu erkennen sind, was die Genauigkeit der Bilderkennung und -klassifizierung verbessert. Durch die Automatisierung dieser Prozesse können Zeit und Ressourcen eingespart werden.
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Wie wird Deep Learning eingesetzt, um komplexe Probleme in Bereichen wie Bilderkennung und Spracherkennung zu lösen?
Deep Learning verwendet neuronale Netzwerke, um Muster in großen Datenmengen zu erkennen und zu lernen. Diese Modelle werden trainiert, um komplexe Merkmale in Bildern oder Sprachdaten zu identifizieren. Durch die Verwendung von Deep Learning können Algorithmen präzisere und effizientere Lösungen für komplexe Probleme in Bereichen wie Bilderkennung und Spracherkennung finden.
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Wie funktioniert eine effiziente Sortierstation für die automatische Klassifizierung von Paketen?
Eine effiziente Sortierstation für die automatische Klassifizierung von Paketen verwendet Sensoren, um Informationen über jedes Paket zu sammeln. Anhand dieser Informationen wird das Paket automatisch auf das richtige Förderband geleitet. Die Sortierstation kann auch mit einer Software verbunden sein, die die Paketdaten analysiert und die Sortierung optimiert.
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Wie beeinflusst automatische Sprachverarbeitung die künstliche Intelligenz im heutigen digitalen Zeitalter?
Automatische Sprachverarbeitung ermöglicht es künstlicher Intelligenz, menschliche Sprache zu verstehen und zu verarbeiten. Dadurch können Chatbots, virtuelle Assistenten und Übersetzungsprogramme effizienter und präziser arbeiten. Diese Technologie trägt maßgeblich zur Weiterentwicklung und Verbreitung von künstlicher Intelligenz bei.
Ähnliche Suchbegriffe für Automatische-Klassifizierung:
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Machine Learning visuell lernen - von StatQuest
Machine Learning visuell lernen - von StatQuest
Preis: 4.99 € | Versand*: 3.99 € -
Wiesenfield Automatische Hühnerklappe - Timer / Lichtsensor - batteriebetrieben - automatische Verriegelung - Antiblockierfunktion
Schlauer als der Fuchs: Die automatische Hühnerklappe von Wiesenfield Die automatische Hühnerklappe aus dem professionellen Landwirtschaftsbedarf von Wiesenfield ist für Geflügelzüchter sowie -halter eine tägliche Erleichterung. Sie macht den morgendlichen oder abendlichen Gang zum Stall überflüssig und schützt das Geflügel zuverlässig vor Mardern oder Füchsen. Die Auswahl aus manueller, licht- oder zeitabhängiger Steuerung garantiert dabei eine optimale und auf die individuellen Haltungsbedingungen angepasste Funktionsweise der Hühnertür automatisch. Timer / Lichtsensor / manuell LCD-Bedienfeld automatische Verriegelung & Antiblockierfunktion batteriebetrieben für Temperaturen bis zu - 18 °C Die elektrische Hühnerklappe ist dank Batteriebetrieb (4 AA oder 6 V) unabhängig von Stromanschlüssen. Die Steuerung der Öffnungs- und Schließzeiten nehmen Sie über das intuitive Bedienfeld mit LCD-Anzeige vor. Neben der manuellen Steuerung verfügt die Hühnerklappe automatisch über vier Modi der Licht- und Zeitsteuerung: Morgens und Abends via Timer bzw. Lichtsteuerung sowie den zwei Kombinationsmöglichkeiten dieser Modi (morgens licht- und abends zeitgesteuert sowie umgekehrt). Die Hühnerklappe elektrisch ist im Einsatz besonders sicher. Die Antiblockierfunktion verhindert ein Schließen der Türe, wenn sich Hahn oder Huhn direkt darunter befinden. Versehentliche Verletzungen der Tiere beim Verlassen oder Betreten des Stalls werden durch diese Sicherheitsvorkehrung unterbunden. Eine automatische Verriegelung vereitelt den Versuch von Raubtieren, die Hühnerklappe anzuheben und die Tiere zu gefährden. Umfang der Lieferung Automatische Hühnerklappe WIE-CCD-100 Steuergerät 7 kleine Schrauben 4 Unterlegscheiben (Kunststoff) Batteriekabel mit Krokodilklemme Bedienungsanleitung
Preis: 159.00 € | Versand*: 0.00 € -
KNIPEX Automatische Abisolierzange
KNIPEX Automatische Abisolierzange Isoliert Kabel mit Standard-Materialien ohne manuelle Einstellung ab Feinjustierung ermöglicht die genaue Einstellung der Messer auf spezielle Materialien oder Temperaturbedingungen Kompaktes, handliches und leichtes Werkzeug für gängige Kabelquerschnitte und Isoliermaterialien Für ein-, mehr- und feindrähtige Leiter von 0,2 bis 6 mm2 mit Standard-Isolation Schlanke Kopfform für den Einsatz in schwer zugänglichen Arbeitsbereichen Mit Drahtschneider für Cu- und Al-Leiter bis max. 2,5 mm2 Mit einstellbarem Längenanschlag von 6,0 bis 18,0 mm für gleiche Abisolierlängen Gehäuse: Kunststoff, glasfaserverstärkt Messer: Spezial-Werkzeugstahl, ölgehärtet, auswechselbar Technische Eigenschaften Gewicht: 151 g Abmessungen: 180 x 75 x 21 mm Abisolierwerte Quadratmillimeter: 0,2 — 6,0 mm2 AWG: 24 — 10 Liegt leicht in der Hand. Ist einfach anzuwenden. Das Leichtgewicht mit den handfesten Vorteilen Geht es um das gelegentliche Abisolieren von Kabeln, z.B. bei einer Beleuchtungsinstallation, im Modellbau, bei Arbeiten am Wohnmobil oder beim Installieren zusätzlicher Steckdosen, ist die Knipex 12 62 180 eine gute Wahl. Sie bietet sowohl Heimwerkern, als auch professionellen Anwendern, jede Menge Entlastung. Zum einen entfällt das Einstellen auf verschiedene Leiterquerschnitte, da die Zange dies selbsttätig erledigt, zum anderen ist dank schlanker Kopfform auch das Abisolieren an schwer zugänglichen Stellen, wie beispielsweise in Verteilerdosen möglich. Zum Kürzen von Kabeln ist ein Drahtschneider für Cu- und Al-Leiter bis 2,5 mm2 an Bord. Somit benötigt der Anwender ein Werkzeug weniger. Komfortables Abisolieren einlagiger Standard-Isolationen Das abzuisolierende Kabel wird von vorne in die Zange eingelegt und bis zum individuell einstellbaren Längenanschlag geschoben. Danach braucht die Zange nur noch am Griff betätigt zu werden. Der Abisoliervorgang erfolgt in der Zange automatisch. Die Isolation wird nur so tief eingeschnitten wie für das Abziehen der Isolationsschicht erforderlich. Spart Zeit und Handkraft – erhöht die Sicherheit Man braucht die Handkraft nicht an die Isolationsdicke anzupassen oder die Isolation von Hand abzuziehen. Mit dieser Zange isoliert man komfortabel, schnell und vor allem sicher ab. Durch den automatischen Schutz der Leiter ist man in der Lage, VDE-konforme Abisolierungen herzustellen – mit nur zwei Handgriffen: Kabel einlegen, Zange betätigen. Isoliert Kabel mit Standard-Materialien ohne manuelle Einstellung ab Abisolierzangen von Knipex: gebaut für hohen Nutzen und lange Lebensdauer Knipex hat ein breites Spezialsortiment für Elektronik- und Elektrobranchen im Programm. Abisolierzangen von Knipex schützen beim Abisolieren den Leiter im Kabel und geben dem Anwender höchsten Arbeitskomfort. Der hohe Werkzeugnutzen sowie die sichere und komfortable Anwendung sind Resultate jahrzehntelanger Erfahrung im Werkzeugbau, stetiger Weiterentwicklung und der Verpflichtung bei Knipex zu höchsten Qualitätsstandards. Zangen von Knipex werden für viele Einsatzjahre im professionellen Umfeld gebaut. Präzises Abisolieren von 0,2 - 6,0 mm2.
Preis: 39.99 € | Versand*: 0.00 € -
Facom Automatische Gripzange
Eigenschaften: Für Fertigungs- und Wartungsarbeiten in der Industrie und im Automobilbereich geeignete Zange Automatische Einstellung am zu spannenden Werkstück, nur der Druck muss eingestellt werden Backe gehärtet aus geschmiedetem Chrom-Molybdän-Stahl: sehr verschleißfest Karierter Griff für ein rutschfestes Greifen Einhandentriegelung über Hebel mit Innenöffnung Ausführung: verchromt, patentierter Mechanismus brüniert.
Preis: 46.49 € | Versand*: 5.95 €
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Wie hat sich die automatische Texterkennung in den letzten Jahren entwickelt und welche Auswirkungen hat sie auf Bereiche wie maschinelles Lernen, künstliche Intelligenz und digitale Archivierung?
In den letzten Jahren hat sich die automatische Texterkennung erheblich verbessert, insbesondere durch den Einsatz von künstlicher Intelligenz und maschinellem Lernen. Diese Fortschritte haben dazu geführt, dass Texte aus verschiedenen Quellen und in verschiedenen Sprachen präziser und effizienter erkannt werden können. Dies hat wiederum zu Fortschritten in Bereichen wie maschinelles Lernen und künstliche Intelligenz geführt, da die automatische Texterkennung als Grundlage für die Verarbeitung und Analyse großer Textmengen dient. Darüber hinaus hat die verbesserte automatische Texterkennung auch erhebliche Auswirkungen auf die digitale Archivierung, da sie die Möglichkeit bietet, große Mengen an Textdokumenten schnell und genau zu digitalisieren und zu archivieren.
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Wie können neuronale Netzwerke zur Bilderkennung und -klassifizierung eingesetzt werden?
Neuronale Netzwerke können zur Bilderkennung und -klassifizierung eingesetzt werden, indem sie mit großen Mengen von Bildern trainiert werden, um Muster und Merkmale zu erkennen. Die Netzwerke können dann neue Bilder analysieren und basierend auf den gelernten Merkmalen die Bilder klassifizieren. Durch die Verwendung von Deep Learning können neuronale Netzwerke komplexe visuelle Aufgaben wie Gesichtserkennung, Objekterkennung und -klassifizierung bewältigen.
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Welche verschiedenen Anwendungsgebiete gibt es für künstliche Intelligenz und maschinelles Lernen?
Künstliche Intelligenz und maschinelles Lernen werden in verschiedenen Bereichen eingesetzt, darunter Medizin, Finanzen, Automobilindustrie und Marketing. In der Medizin können sie bei der Diagnose von Krankheiten und der Entwicklung neuer Behandlungsmethoden helfen. Im Finanzwesen werden sie zur Risikobewertung, Betrugserkennung und automatisierten Handelsentscheidungen eingesetzt. In der Automobilindustrie unterstützen sie bei der Entwicklung autonomer Fahrzeuge und verbessern die Sicherheitssysteme. Im Marketing werden sie zur personalisierten Kundenansprache und zur Analyse von Markttrends eingesetzt.
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Welche verschiedenen Anwendungsgebiete gibt es für künstliche Intelligenz und maschinelles Lernen?
Künstliche Intelligenz und maschinelles Lernen werden in verschiedenen Bereichen eingesetzt, darunter Medizin, Finanzen, Automobilindustrie und Marketing. In der Medizin können sie beispielsweise bei der Diagnose von Krankheiten und der Entwicklung neuer Medikamente helfen. Im Finanzwesen werden sie zur Betrugsprävention und zur Analyse von Markttrends eingesetzt. In der Automobilindustrie können sie autonomes Fahren ermöglichen, während sie im Marketing zur personalisierten Kundenansprache und zur Analyse von Verbraucherdaten eingesetzt werden.
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