エッジ・医療用画像・AI : メディカル・アプリケーション用 COM-HPC
コンガテックの COM-HPC モジュールは、AI やグラフィックスのほか、先進のヘルスケア・システムなどを支えるデータ集約型のアプリケーションに必要な、設計の柔軟性とハイパフォーマンスを提供します。
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NPUでトレーニングした眼
自動運転車や監視カメラ、協調型ロボットに導入されているかどうかにかかわらず、 エンベデッドビジョンをインテグレーションすることは、 AIアクセラレーテッド システムを成功させるためには不可欠です。 あらかじめコンフィグレーションされたエンベデッドビジョン ビルディングブロックを使うことにより、 カスタムソリューションを迅速に作ることができます。
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第11世代インテル® Core™ソリューション紹介
第11世代インテル® Core™プロセッサーを搭載したコンガテック社のconga-TS570 COM Express Type 6、およびconga-HPC/cTLH COM-HPC Clientモジュールは、新しいエッジコンピューティングアプリケーションに、ほぼリアルタイムのパフォーマンスと、スケーラビリティ、セキュリティ、そしてレジリエンスをもたらします。
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高度な看護のためのNPUを使った人間的な認知
診断や除細動器、あるいは低侵襲手術のライブ画像などのバイオメディカル アプリケーションにおいては、 どのようにインテグレーションを実現するかによって、 AIベースのシステムが成功するかどうかを決定づけます。 あらかじめコンフィグレーションされた組込みモジュールは、 開発者が特定の医療アプリケーションのソリューションをより迅速に開発することに役立ちます。 コンガテ ックが、 ニューラル・プロセッシング・ユニット(NPU)をインテグレートした、 NXP i.MX 8 Plusプロセッサを搭載した、 ソリューションプラットフォームを開発したことによって、 患者のケアプロセスを人間のようにおこなうことができるようになります。
COM Express Type 6 とCOM-HPC Client
新しいCOM-HPC® ClientとCOM Express® Type 6の2つのコンピュータ・オン・モジュール フォームファクタが利用可能な、ハイエンド組込みプロセッサの新時代がやってきました。そして第11世代Intel® Core® プロセッサ(コード名:Tiger Lake)の登場により、プロジェクトの要件に最適なフォームファクタを選択できるようになりました。
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COM-HPCモジュールがマシンビジョンを加速
3次元マシンビジョン(3Dビジョン)は、 物体を識別するための最も単純なテクノロジーではあり ません。し かし、3 Dビジョンは人間の目に最も近いためさまざまな用途があり、機 械学習と一緒 に使用されることが増えてきています
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Modules for cooperative robotics
The Service Robotics Research Center of Ulm University of Applied Sciences is developing
a modular software framework to make it easier to program robots. The goal is to provide
software components that can be used universally, for instance to swap robotic gripping
arms from different manufacturers as required to generate new robotics solutions via
plug and play.
Performance boost for harsh environments
Server processors are getting more and more energy efficient. Embedded application developers use them to boost performance, which also opens up completely new application fields for them. congatec supports such OEM designs with application-ready COM Express Type 7 modules and platforms.
Computing Core Standard for Mobility IT
In the past, electronic components were tailored to specific automotive platforms in order to reduce costs in series production. But in the cockpits of tomorrow, the days of proprietary controller platforms for dedicated functions are over; the future lies in clustering individual mobility functions by using universally applicable computing cores.