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有关“sitara”的课程有以下25条记录
Sitara™产品家族介绍_2016 TI 嵌入式产品研讨会实录
Sitara™产品家族介绍_2016 TI 嵌入式产品研讨会实录
课程时长:1:02:12
视频集数:3
标签: Sitara 嵌入式产品研讨会 嵌入式处理器 Cortex A8 AM335x AM57x
Sitara™产品家族介绍,重点讲解Cortex A8:AM335x ;Cortex A15: AM57x, K2G。
深入Sitara:PRU介绍_2016 TI 嵌入式产品研讨会实录
深入Sitara:PRU介绍_2016 TI 嵌入式产品研讨会实录
课程时长:31:58
视频集数:1
标签: Sitara PRU 嵌入式产品研讨会 嵌入式处理器 MCU
深入理解Sitara,介绍PRU。
人机交互新趋势的 TI Sitara 处理器的应用
人机交互新趋势的 TI Sitara 处理器的应用
课程时长:58:40
视频集数:6
标签: 工业与协作机器人 AM335X AM5728 人机交互 Sitara 处理器 工业
基于 AM335x Cortex A8,AM437x Cortex A9,AM57xx Cortex A15 平台的人机交互窗口满足工业的四大新需求,更美观的人机界面,更高的视频和实时性能,更低功耗,更长的产品生命周期和稳定的供货保证。
PRU-ICSS:将处理器与多个ADC连接
PRU-ICSS:将处理器与多个ADC连接
课程时长:2:33
视频集数:1
讲师:​Prasanna Rajagopal​
标签: PRU-ICSS Sitara处理器 ADC TIDA-01555 数据采集
TI的Sitara™处理器具有独特的子系统,称为可编程实时单元工业通信子系统(PRU-ICSS),可实现实时工业通信协议的集成,并且无需外部ASIC或FPGA。 本视频演示了PRU-ICSS子系统如何在处理器和多个模数转换器(ADC)之间提供灵活的接口,以提高数据采集性能。 Tune正在审查PRU-ICSS的优势,并使用单个PRU-ICSS从六个8通道ADC中采集数据,每个采样率为256ksps。
深度学习简介
深度学习简介
课程时长:29:45
视频集数:1
标签: Sitara 深度学习 人工智能 神经网络 处理器
该培训提供了深度学习的介绍,深入学习源于神经网络,并在人脑之后松散地建模。 在本视频中,您将了解深度学习技术的概述,学习深入学习语言,了解深度学习解决方案开发流程,并了解可以使用此技术的各种应用程序空间。
德州仪器深度学习(TIDL)概述
德州仪器深度学习(TIDL)概述
课程时长:13:10
视频集数:1
标签: 深度学习 TIDL AM57x SoC处理器 Sitara
本培训将介绍适用于AM57x SoC处理器系列(包括AM5749)的处理器SDK中的德州仪器深度学习(TIDL)。
如何在Sitara AM5728上的Jailhouse中启用PCI Express
如何在Sitara AM5728上的Jailhouse中启用PCI Express
课程时长:7:36
视频集数:1
标签: Sitara AM5728 PCIe PCI Express 电源管理
该视频演示了如何在Sitara AM5728工业开发套件(IDK)上的监狱根单元中启用PCIe。
神经网络深度学习简介
神经网络深度学习简介
课程时长:29:45
视频集数:1
标签: 神经网络 深度学习 建模 Sitara 处理器
该培训提供了深度学习的介绍,深入学习源于神经网络,并在人脑之后松散地建模。
在Sitara AM572x参考设计上演示Jailhouse Hypervisor虚拟化
在Sitara AM572x参考设计上演示Jailhouse Hypervisor虚拟化
课程时长:8:26
视频集数:1
标签: Sitara Jailhouse Hypervisor 虚拟化 Linux AM572x
该视频演示了如何在Sitara AM572x处理器上测试Linux Jailhouse Hypervisor虚拟化的参考设计。
使用Sitara AM6x培训系列了解工业用ARM
使用Sitara AM6x培训系列了解工业用ARM
课程时长:34:24
视频集数:2
标签: Sitara AM6x 工厂自动化 ARM 控制循环 闭环延迟
该培训着眼于Sitara AM654x处理器架构的差异化及如何在工厂自动化中支持闭环处理。以及如何使用它来管理工厂自动化中的闭环延迟。
Sitara实现智能伺服
Sitara实现智能伺服
课程时长:22:20
视频集数:4
标签: Sitara 智能伺服 工业通信 工业4.0 驱动器 AM437x
在本视频中,我们将介绍智能伺服驱动器市场的新兴趋势。 将介绍智能伺服驱动器的工业通信。 常见的系统分区以及智能伺服驱动器的建议框图。
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