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Produkt zum Begriff Melder:


  • GROTHE IR-Melder IR Melder UP schwarz
    GROTHE IR-Melder IR Melder UP schwarz

    Der Melder ist für den Einbau in Unterputzdosen konzipiert. Als optionales Zubehör gibt es den Adapter für Runddosen. Der IR-Sensor hat eine Reichweite von 10 m bei einem Erfassungswinkel von 90°. Die Gehäusefarbe ist Schwarz.

    Preis: 108.42 € | Versand*: 5.99 €
  • GROTHE IR-Melder IR Melder UP weiß
    GROTHE IR-Melder IR Melder UP weiß

    Der Melder ist für den Einbau in Unterputzdosen konzipiert. Als optionales Zubehör gibt es den Adapter für Runddosen. Der IR-Sensor hat eine Reichweite von 10 m bei einem Erfassungswinkel von 90°. Die Gehäusefarbe ist Weiß.

    Preis: 122.73 € | Versand*: 5.99 €
  • Brennenstuhl CO-Melder CM A 3030 / Kohlenmonoxid-Melder
    Brennenstuhl CO-Melder CM A 3030 / Kohlenmonoxid-Melder

    Eigenschaften: Der batteriebetriebene CO-Melder von Brennenstuhl in der Farbe weiß besticht durch seine Qualität und Sicherheit in allen Bereichen Kohlenmonoxid ist unsichtbar und geruchslos - der CO-Warner CM A 3030 schützt Sie genau vor dieser Gefahr Er überzeugt nicht nur durch seine Langlebigkeit, sondern außerdem durch folgende Eigenschaften: Durchdringendes Alarmsignal 85 dB Optisches und akustisches Signal bei niedrigem Batteriestand Inklusive 2x AA 1,5V Batterien (Lithium) Umgebungstemperatur: -10°C – 40°C Lagertemperatur: -20°C – 50°C Gewicht: 155 g

    Preis: 25.99 € | Versand*: 5.95 €
  • Was ist Künstliche Intelligenz?
    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 €
  • 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.

  • Welcher Melder?

    Es tut mir leid, aber ohne weitere Informationen kann ich nicht sagen, welcher Melder gemeint ist. Es gibt verschiedene Arten von Meldern, wie zum Beispiel Rauchmelder, Bewegungsmelder oder Temperaturmelder. Bitte geben Sie mehr Details, damit ich Ihnen weiterhelfen kann.

  • Welcher CO Melder?

    Welcher CO Melder ist der beste für meine Bedürfnisse? Es gibt verschiedene Modelle auf dem Markt, die unterschiedliche Funktionen und Eigenschaften bieten. Bevor du einen CO Melder kaufst, solltest du überlegen, wo du ihn platzieren möchtest und wie groß der Raum ist, den er abdecken soll. Außerdem ist es wichtig zu prüfen, ob der CO Melder über eine Zertifizierung verfügt und wie lange die Batterielaufzeit ist. Vergleiche verschiedene Modelle und lies Bewertungen, um den besten CO Melder für deine Anforderungen zu finden.

  • 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.

Ähnliche Suchbegriffe für Melder:


  • LUPUSEC - CO Melder
    LUPUSEC - CO Melder

    Meldet Kohlenstoffmonoxid-Austritt Alarmiert an die Zentrale Status via Zentrale abrufbar Batterielebensdauer ca. 3 Jahre Alarmierung im Alarmfall über die Zentrale via. SMS, E-Mail oder Contact-ID CO-Melder: Der CO-Melder der LUPUSEC ist ein Sensor für das hochgiftige Kohlenmonoxid-Gas und meldet zuverlässig und sofort jeden Anstieg über das natürliche Maß an die Zentrale, die dann entsprechend Alarm auslöst. Der CO-Melder ist batteriebetrieben und steht innerhalb der Funkreichweite in Funkkontakt zur Alarmanlage. Kabel zur Signalübertragung oder eine Stromversorgung per Netzteil ist NICHT notwendig. Technische Daten: Maße 153 x 93 x 33 mm (HxBxT) Gewicht ca. 0,2 kg (inkl. Batterie) Detektionsverfahren CO Sensor Sensortyp - Sabotageüberwachung Nein Sabotageanzeige des Sensors in der Zentrale Nein Statusanzeige Ja Statusüberwachung durch die Zentrale Ja Statusanzeige in der Zentrale Ja Batterieanzeige in der Zentrale Ja Statusüberwachung der Batterie in der Zentrale Bei jeder Sendeübermittlung Funkfrequenz 868,6625 MHz Funkleistung max. 10mW Sendereichweite Ca. 30 bis 100 Meter Modulation FM Befestigungsmöglichkeiten - Spannungsversorgung 3 x AA Batterie 1.5V Batterie Lebensdauer im Schnitt 3 Jahre Montageort - Zertifizierung CE, FCC, RoHs Lieferumfang: CO Melder 3 x AA Batterie 1.5V Handbuch

    Preis: 168.75 € | Versand*: 0.00 €
  • ABB Melder 1SDA053704R0001
    ABB Melder 1SDA053704R0001

    Kompaktleistungsschalter für Anlagenschutz gemäß EN 60947-2 (DIN VDE 0660, Teil 101), Kompaktlasttrennschalter gemäß EN 60947-3 (DIN VDE 0660, Teil 107). Die Kompaktleistungs- / Lasttrennschalter Tmax XT entsprechen den unterschiedlichen Anlagenanforderungen von Gleich- und Wechselstromnetzen. Tmax XT mit thermomagnetischen- oder elektronischen Auslösern sind einsetzbar zum Schutz von Energieverteilungen, Kabeln, Generatoren und Motoren. Viele dieser Leistungsschalter können auch in Kommunikationssystemen benutzt werden. Umfangreiche Anschlussumbausätze, mechanisches und elektrisches Zubehör sowie Versionsumbausätze (steckbar / ausfahrbar) stehen zur Verfügung. Verschiedene Feldbus und IP-Kommunikationsprotokolle können zum Einsatz kommen. Der Installationsprozess wird, dank der Bluetooth- und Ekip-Konnektivität für mobile Geräte, vereinfacht. Die in die SACE Tmax XT-Serie integrierte Konnektivität verknüpft Smartphones, Tablets und PCs in Echtzeit mit Datenanalysetools auf der ABB AbilityTM Cloud-Plattform.

    Preis: 86.07 € | Versand*: 5.99 €
  • GOOGLE CORAL USB Accelerator: USB Koprozessor für maschinelles Lernen
    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 €
  • GLORIA - CO-Melder KO1
    GLORIA - CO-Melder KO1

    GLORIA - CO-Melder KO1

    Preis: 25.99 € | Versand*: 0.00 €
  • 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.

  • 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 Marktdaten eingesetzt. In der Automobilindustrie unterstützen sie bei der Entwicklung autonomer Fahrzeuge und in der Marketingbranche bei der Personalisierung von Werbung und der Analyse von Kundenverhalten.

  • Welche verschiedenen Anwendungsbereiche 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 können sie bei der Analyse von Marktdaten und der Risikobewertung eingesetzt werden. In der Automobilindustrie können sie zur Entwicklung autonomer Fahrzeuge und zur Optimierung von Produktionsprozessen verwendet werden. Im Marketing können sie zur Personalisierung von Werbung und zur Analyse von Kundenverhalten eingesetzt werden.

  • Welche verschiedenen Anwendungsbereiche gibt es für künstliche Intelligenz und maschinelles Lernen?

    Künstliche Intelligenz und maschinelles Lernen finden Anwendung in verschiedenen Bereichen wie Gesundheitswesen, Finanzwesen, Automobilindustrie und E-Commerce. Im Gesundheitswesen können sie beispielsweise bei der Diagnose von Krankheiten und der Entwicklung neuer Medikamente eingesetzt werden. Im Finanzwesen können sie bei der Betrugserkennung und der Risikobewertung helfen. In der Automobilindustrie können sie autonomes Fahren ermöglichen und im E-Commerce können sie personalisierte Empfehlungen und Kundenbetreuung bieten.

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