EV45Y33A

Microchip Technology
579-EV45Y33A
EV45Y33A

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Beschreibung:
Entwicklungstools für multifunktionale Sensoren ML-BOSCH with IMU-2

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Microchip
Produktkategorie: Entwicklungstools für multifunktionale Sensoren
Evaluation Kits
SAMD21G18
Marke: Microchip Technology
Zum Gebrauch mit: SAMD21G18 Microcontroller
Produkt-Typ: Multiple Function Sensor Development Tools
Verpackung ab Werk: 1
Unterkategorie: Development Tools
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Ausgewählte Attribute: 0

CNHTS:
8543709990
USHTS:
8473305100
ECCN:
5A992.C

Development Kits - Sensor

Mit der Sensor-Development-Kit-Produktlinie von Microchip können bestimmte Aufgaben durchgeführt oder ein Anwendungsfall für Designprojekte genutzt werden. Einfache und flexible Development Kits von Microchip helfen bei der Erfüllung von Projektanforderungen, indem sie mehrere Sensoren, Technologien, Bauteile und Architekturen unterstützen.

Engineering-Entwicklungstools

DieMicrochip Engineering-Entwicklungstools bieten eine Reihe von Platinen zur Unterstützung von Silizium-Produkten. Das Angebot reicht von einfachen Platinen bis zu High-End-Debugging-Tools. Diese Tools können in einer Vielzahl von Applikationen und bestimmten vertikalen Märkten wie Messung, Motorsteuerung und Stromversorgungen verwendet werden. Bei diesen Platinen handelt es sich um Analog- und Digital-IC-, Kommunikations-, Development Software-, eingebettete, Optoelektronik-, Energiemanagement-, HF-/kabellose und Sensor-Entwicklungs-Platinen.
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Maschinelles Lernen

Microchip Technology Maschinelles Lernen umfasst ausgewählte Software- und Hardware-Toolkits, Referenzdesigns und Silizium-Plattformen, die sich für vereinfachte, benutzerfreundliche Umgebungen eignen, bei denen eine erweiterte Leistung erforderlich ist. Die ML-Algorithmen von Microchip Technology können einfach Daten sammeln und organisieren, neuronale Netzwerke in Rechenzentren schulen oder eine optimierte Inferenz auf der Edge implementieren. Das umfangreiche Mikrochip-Portfolio von Silizium-Bauteilen umfasst Mikrocontroller (MCUs), Mikroprozessoren (MPUs) und feldprogrammierbare Gate-Arrays (FPGAs). Die Software-Toolkits ermöglichen die Verwendung von gängigen ML-Frameworks, einschließlich TensorFlow, Keras, Caffe und vielen anderen, die vom ONNX-Schirm abgedeckt werden, sowie von den TinyML und TensorFlow Lite.