Wygląda na to, że masz wyłączoną obsługę JavaScript w przeglądarce. Niektóre funkcje na tej stronie nie będą działać bez zalogowania.

Wróć do Wyników wyszukiwania

Widzisz błąd?

110991666

Zdjęcia mają charakter wyłącznie informacyjny
Zobacz specyfikację produktu

Nr Mouser:

713-110991666

Nr prod.:

110991666

Produc.:

Seeed Studio

Opis:

Embedded Box Computers Jetson Xavier AGX H01 Kit with Jetson Xavier AGX processor, 32 TOPs, Wi-Fi, Aluminum case with cooling fan, pre-installed JetPack System

Model ECAD:

Pobierz bezpłatną aplikację Library Loader, aby skonwertować ten plik do narzędzia ECAD Tool. Dowiedz się więcej o modelu ECAD.

Więcej informacji

Dowiedz się więcej o Seeed Studio 110991666

Alert dotyczący wysyłki:

Firma Mouser aktualnie nie sprzedaje tego produktu w Twoim regionie.

Dostępność

Stany magazynowe:: Wystąpił nieoczekiwany błąd. Spróbuj ponownie później.

.hidden-for-nojs { display: none; } .pull-right-nojs { justify-content: flex-end; }

Atrybuty produktu	Wartość atrybutu	Wybierz atrybut
Producent:	Seeed Studio
Kategoria produktów:	Komputery przemysłowe embedded box
Ograniczenia dotyczące wysyłki	Firma Mouser aktualnie nie sprzedaje tego produktu w Twoim regionie.
RoHS:
Rodzaj produktu:	Embedded Box Computers
Marka procesora:	Nvidia
Rodzaj procesora:	Carmel ARM v8.2
Częstotliwość:	2.2 GHz
Rodzaj interfejsu:	PCIe
Marka:	Seeed Studio
Wielkość pamięci:	32 GB
Rodzaj pamięci:	LPDDR4x
Rozmiar pamięci wbudowanej:	32 GB
Typ pamięci wbudowanej:	eMMC
Wielkość opakowania producenta:	1
Podkategoria:	Computing

Znalezione produkty:

Aby pokazać podobne produkty, zaznacz przynajmniej jedno pole wyboru

Aby wyświetlić podobne produkty w tej kategorii, zaznacz co najmniej jedno pole wyboru powyżej.

Wybrane atrybuty: 0

TARIC:: 8471500000
USHTS:: 8471500150
ECCN:: 5A992.C

NVIDIA Jetson AGX Xavier Module

Seeed Studio NVIDIA Jetson AGX Xavier Module operates at a low 10W and delivers up to 32 TOPs, suitable for AI-powered autonomous machines. The AGX Xavier Module utilizes NVIDIA’s rich set of AI tools and workflows, allowing developers to rapidly train and deploy neural networks.