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推进国产化安全应用Ⅱ:德承工控机DV-1100+银河麒麟操作系统Kylin V10 安装教程

德承工控机DV-1100,搭载12代Intel® Core® i7-12700 CPU和银河麒麟操作系统 V10,图像化的操作界面和Windows十分相似,有多款常用到的办公软件,还提供多种应用的SDK供二次开发,不仅能够部署在办公环境作为办公电脑使用,也能够部署在嵌入式应用的工控机上,是一款多维度面向的国产操作系统。

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#安全#kylin#大数据 +3
推进国产化安全应用Ⅲ:德承工控机 DS-1202 + 统信 UOS V20 专业版操作系统 安装指南

统信桌面操作系统 V20 专业版自2020年发布以来,历经多次的版本更新,2023年6月19日统信发布 UOS V20 1050 专业版,除了提升其兼容性、稳定性、性能、安全性及易用性,更覆盖了AMD64、ARM64、LoongArch和MIPS64等多种架构。

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#安全
推进国产化安全应用Ⅰ:德承工控机DX-1200 成功适配2024年6月6日发布的国产开源系统 欧拉OpenEuler 24.03 LTS

德承工控机DX-1200,搭载13代Intel® Core® i7-13700 CPU,DDR5 4800 MHz 64GB内存,安装OpenEuler 24.03 LTS国产开源系统搭配DDE图形桌面,开机响应时间迅速,操控画面丝滑,使用体验良好。

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#开源#嵌入式硬件#linux
德承工控机 GP-3100 x NVIDIA 5070Ti :2张高阶显卡算力的AI深度学习应用在Ubuntu操作系统下安装显卡驱动教程

在 AI 深度学习领域,强大的算力支撑是模型训练与推理高效运行的关键。德承工控机 GP-3100 搭载双 NVIDIA 5070Ti 显卡的组合,凭借其独特的硬件优势与性能特点,为各类AI深度学习应用提供卓越的运算解决方案。

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#人工智能#深度学习#ubuntu
Linux系统-应用问题全面剖析Ⅶ:德承工控机DS-1202在Ubuntu操作系统下[安装显卡驱动]设置教程

(nvidia-driver-570的后缀570即为其驱动版本号,NVIDIA GeForce 30、40系列显卡建议安装570版本的驱动,50系列显卡则建议安装580或更新的版本驱动)(nvidia-driver-570的后缀570即为其驱动版本号,NVIDIA GeForce 30、40系列显卡建议安装570版本的驱动,50系列显卡则建议安装580或更新的版本驱动)可参考下述排查方法~此为图形

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#linux#ubuntu#运维
Windows系统-应用问题全面剖析Ⅶ:德承工控机DA-1100在Windows操作系统下[时间同步]设置教程

本文主要讲解Windows操作系统在工业环境中的时间同步设置与重要性。针对德承工控机DA-1100,文章提供了三种时间同步方法:通过图形界面设置自动同步、更换NTP服务器地址,以及使用命令行和注册表进行高级配置。重点强调了工业场景中毫秒级时间同步对事故追溯、系统协同和数据一致性的关键作用,并详细说明了如何通过修改注册表调整同步频率。文章还包含硬件配置说明和相关技术参考链接,为工业自动化领域的时间同

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#windows#单片机#嵌入式硬件
工业级RS-232/422/485串口通讯测试指南:德承工控机DE-1001在Windows系统下的串口配置与调试教程

在工业自动化领域,RS-232/422/485串口通信是设备间数据交互的核心通道,其可靠性直接影响生产线的稳定运行。RS-232是最基础的标准,适合短距离和低速通信;RS-422提供更远的距离传输以及全双工通信;RS-485则在RS-422的基础上扩展出多点通信的能力。

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#单片机#stm32#嵌入式硬件
解析GPU工控机的优势并深入探讨Edge AI时代的应用发展与未来

随着 AI 技术的迅速发展,大规模数据的边缘运算需求正在持续攀升,不仅需要就近处理设备生成的海量数据,还需执行复杂的资料分析与机器学习任务,因此具备CPU与GPU协作能力的GPU工控机,成为了Edge AI时代的理想选择。加上CPU的协同运算,使其具备高性能的运算能力,依据不同的应用诉求,可搭配不同类型的GPU卡,如针对狭窄空间嵌入式应用的 SoM GPU、拥有高度灵活性的 MXM GPU 以及提

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#人工智能#edge#前端
探索嵌入式电脑对现代智能化应用的发展与影响

嵌入式电脑在如今的各行各业中几乎是无处不在,例如在繁忙的电商仓库中,AMR自动移动机器人可将出货物品自行搬运到指定的包装位置;路边的电动车充电桩不仅能给车辆供电,还提供监控、计费和金融交易服务;在畜牧场里的自动喂食设备,可根据每个栅栏内牛只的数量定时定量投喂,并提供饲主实时远程监控的功能。这些安装在各类设备内部的计算单元其实就是嵌入式电脑,广泛应用于制造、交通、仓储、物流、能源、农业和军事等领域,

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#嵌入式硬件#边缘计算#人工智能
解析GPU工控机的优势并深入探讨Edge AI时代的应用发展与未来

随着 AI 技术的迅速发展,大规模数据的边缘运算需求正在持续攀升,不仅需要就近处理设备生成的海量数据,还需执行复杂的资料分析与机器学习任务,因此具备CPU与GPU协作能力的GPU工控机,成为了Edge AI时代的理想选择。加上CPU的协同运算,使其具备高性能的运算能力,依据不同的应用诉求,可搭配不同类型的GPU卡,如针对狭窄空间嵌入式应用的 SoM GPU、拥有高度灵活性的 MXM GPU 以及提

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#人工智能#edge#前端
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