ดูเหมือนว่าคุณได้ปิดใช้งาน JavaScript ในเบราว์เซอร์ของคุณ บางฟังก์ชันในหน้านี้จะใช้ไม่ได้จนกว่าคุณจะเข้าสู่ระบบ

กลับไปยังผลการค้นหา

110991666

รูปภาพนี้ใช้สำหรับการอ้างอิงเท่านั้น
ดูข้อมูลจำเพาะของสินค้า

หมายเลขของ Mouser:

713-110991666

หมายเลข Mfr.:

110991666

Mfr.:

Seeed Studio

คำอธิบาย:

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

โมเดล ECAD:

ดาวน์โหลด Library Loader ได้ฟรีเพื่อแปลงไฟล์นี้สำหรับเครื่องมือ ECAD ของคุณ เรียนรู้เพิ่มเติมเกี่ยวกับโมเดล ECAD

ข้อมูลเพิ่มเติม

เรียนรู้เพิ่มเติมเกี่ยวกับ Seeed Studio 110991666

ข้อจำกัดในการจัดส่ง:

Mouser ไม่ได้จำหน่ายสินค้านี้ในประเทศของคุณในขณะนี้

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

แอตทริบิวต์ผลิตภัณฑ์	ค่าแอตทริบิวต์	เลือกแอตทริบิวต์
ผู้ผลิต:	Seeed Studio
ประเภทสินค้า:	คอมพิวเตอร์กล่องฝังตัว
ข้อจำกัดในการจัดส่ง:	Mouser ไม่ได้จำหน่ายสินค้านี้ในประเทศของคุณในขณะนี้
มาตรฐาน RoHS:
ประเภทสินค้า:	Embedded Box Computers
แบรนด์ของหน่วยประมวลผล:	Nvidia
ประเภทหน่วยประมวลผล:	Carmel ARM v8.2
ความถี่:	2.2 GHz
ประเภทอินเตอร์เฟส:	PCIe
เครื่องหมายการค้า:	Seeed Studio
ขนาดหน่วยความจำ:	32 GB
ประเภทหน่วยความจำ:	LPDDR4x
ขนาดเก็บบนบอร์ด:	32 GB
ประเภทเก็บบนบอร์ด:	eMMC
จำนวนต่อหีบห่อที่ผลิตจากโรงงาน:	1
หมวดหมู่ย่อย:	Computing

ผลิตภัณฑ์ที่พบ:

เลือกกล่องทำเครื่องหมายอย่างน้อยหนึ่งรายการเพื่อแสดงผลิตภัณฑ์ที่คล้ายกัน

เลือกกล่องทำเครื่องหมายด้านบนอย่างน้อยหนึ่งรายการเพื่อแสดงผลิตภัณฑ์ที่คล้ายกันในหมวดหมู่นี้

แอตทริบิวต์ที่เลือก: 0

รหัสการปฏิบัติตามข้อกำหนด

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

การจัดประเภทแหล่งกำเนิด

ประเทศถิ่นกําเนิด:: จีน
ประเทศผู้ผลิตชิ้นส่วนประกอบ:: ไม่มี
ประเทศแหล่งกระจาย:: ไม่มี

ประเทศอาจมีการเปลี่ยนแปลง ณ เวลาที่จัดส่ง

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.