4412开发板/4412核心板一次性通过FCC和CE等国际EMC认证

iTOP-4412精英版是一款采用Exynos 4412四核处理器的高性能嵌入式开发板,支持Android、Linux及Ubuntu系统,配备1GB DDR3内存和4GB EMMC存储,拥有丰富的接口资源和扩展能力。

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北京迅为嵌入式开发板

 

iTOP-4412精英版搭载三星Exynos四核处理器,配备1GB内存,4GB固态硬盘EMMC存储,兼具快速读取与超大容量,纵使海量思考也能及时处理。独家配备三星S5M8767电源管理,最优架构!

配备AndroidLinux + QtUbuntu操作系统,开启学习、研发的全新方式。

iTOP-4412精英版安兔兔分数超过18000分,是目前跑分最高的开发板。


五大开发板特点

 

处理器:Exynos 4412 处理器,Cortex-A9四核功耗性能俱佳!

 

性能:1GB(可选2GB) 双通道 64bit数据总线 DDR34GB(可选16GB)固态硬盘EMMC存储;独家提供三星S5M8767电源管理

 

丰富扩展:核心板320PIN管脚引出,远超同类产品;HDMI MIPI 网口 串口 通用总线 GPIO等接口一应俱全。

 

设计:核心板独家采用八层PCB沉金盲埋设计;更能保证电磁兼容与系统稳定;POP封装与SCP封装核心板同时兼容一块底板。

 

技术:专业平板电脑方案商迅为公司原厂核心技术

 

FCC和CE等国际EMC认证


 

 

 

技术参数

 

核心板参数

核心板尺寸:60mm*70mm

高度:连同连接器在内2.6mm

CPU Exynos4412,四核Cortex-A9,主频为1.4GHz-1.6GHz

内存:1GB 双通道 DDR32GB可选)

存储:4GB EMMC16GB可选)

电源管理:低功耗动态三星S5M8767电源管理,最优架构!

工作电压:2.65V--5.5V (推荐4.0V

系统支持:Linux-QT/Android4.2/Ubuntu操作系统

USB HOST:板载USB3503,引出高性能HSIC,实现2USB HOST输出

引角扩展:引出脚多达320个,满足用户各类扩展需求

运行温度:-25度至+80度区间,设备工作正常,运行良好!

 

底板参数

底板尺寸:110mm*190mm

SWITCH 电源接口

RESET 1个复位按键

POWER 电直流电源输入接口,5V/2A电源输入

TF Card 1个标准SD卡接口/td>

USB Host 2USB Host,支持USB2.0协议

USB OTG 1USB OTG 2.0

以太网口 10M/100M自适应网口

PHONE 支持耳机输出

MIC 支持MIC输入

串口 2路串口

A/D 1

User Key 5个功能按键

GPIO 20PIN(电源和地)

CAMERA接口 1个(可支持200万和500万摄像头)

WIFI接口 1

HDMI接口 标准HDMI v1.41080p高清分辨率输出

LCD接口3个,2LVDS接口,1RGB接口

LCD电源开关 1

MIPI接口 1

实时时钟 内部实时时钟,带有后备锂电池座,断电后系统时间不丢失

BUZZER 1个蜂鸣器

JTAG接口 1

扬声器接口 1

麦克风接口 1

串口、矩阵键盘、GPS接口 1

DIP SWITCH 1

标题基于SpringBoot+Vue的学生交流互助平台研究AI更换标题第1章引言介绍学生交流互助平台的研究背景、意义、现状、方法与创新点。1.1研究背景与意义分析学生交流互助平台在当前教育环境下的需求及其重要性。1.2国内外研究现状综述国内外在学生交流互助平台方面的研究进展与实践应用。1.3研究方法与创新点概述本研究采用的方法论、技术路线及预期的创新成果。第2章相关理论阐述SpringBoot与Vue框架的理论基础及在学生交流互助平台中的应用。2.1SpringBoot框架概述介绍SpringBoot框架的核心思想、特点及优势。2.2Vue框架概述阐述Vue框架的基本原理、组件化开发思想及与前端的交互机制。2.3SpringBoot与Vue的整合应用探讨SpringBoot与Vue在学生交流互助平台中的整合方式及优势。第3章平台需求分析深入分析学生交流互助平台的功能需求、非功能需求及用户体验要求。3.1功能需求分析详细阐述平台的各项功能需求,如用户管理、信息交流、互助学习等。3.2非功能需求分析对平台的性能、安全性、可扩展性等非功能需求进行分析。3.3用户体验要求从用户角度出发,提出平台在易用性、美观性等方面的要求。第4章平台设计与实现具体描述学生交流互助平台的架构设计、功能实现及前后端交互细节。4.1平台架构设计给出平台的整体架构设计,包括前后端分离、微服务架构等思想的应用。4.2功能模块实现详细阐述各个功能模块的实现过程,如用户登录注册、信息发布与查看、在线交流等。4.3前后端交互细节介绍前后端数据交互的方式、接口设计及数据传输过程中的安全问题。第5章平台测试与优化对平台进行全面的测试,发现并解决潜在问题,同时进行优化以提高性能。5.1测试环境与方案介绍测试环境的搭建及所采用的测试方案,包括单元测试、集成测试等。5.2测试结果分析对测试结果进行详细分析,找出问题的根源并
内容概要:本文详细介绍了一个基于灰狼优化算法(GWO)优化的卷积双向长短期记忆神经网络(CNN-BiLSTM)融合注意力机制的多变量多步时间序列预测项目。该项目旨在解决传统时序预测方法难以捕捉非线性、复杂时序依赖关系的问题,通过融合CNN的空间特征提取、BiLSTM的时序建模能力及注意力机制的动态权重调节能力,实现对多变量多步时间序列的精准预测。项目不仅涵盖了数据预处理、模型构建与训练、性能评估,还包括了GUI界面的设计与实现。此外,文章还讨论了模型的部署、应用领域及其未来改进方向。 适合人群:具备一定编程基础,特别是对深度学习、时间序列预测及优化算法有一定了解的研发人员数据科学家。 使用场景及目标:①用于智能电网负荷预测、金融市场多资产价格预测、环境气象多参数预报、智能制造设备状态监测与预测维护、交通流量预测与智慧交通管理、医疗健康多指标预测等领域;②提升多变量多步时间序列预测精度,优化资源调度风险管控;③实现自动化超参数优化,降低人工调参成本,提高模型训练效率;④增强模型对复杂时序数据特征的学习能力,促进智能决策支持应用。 阅读建议:此资源不仅提供了详细的代码实现模型架构解析,还深入探讨了模型优化实际应用中的挑战与解决方案。因此,在学习过程中,建议结合理论与实践,逐步理解各个模块的功能实现细节,并尝试在自己的项目中应用这些技术方法。同时,注意数据预处理的重要性,合理设置模型参数与网络结构,控制多步预测误差传播,防范过拟合,规划计算资源与训练时间,关注模型的可解释性透明度,以及持续更新与迭代模型,以适应数据分布的变化。
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