Mô-đun bổ trợ LMX-200 Vecow

Danh mục: Thiết bị tự động hóa Thẻ: Đại lý Vecow Vietnam, LMX-200 Vecow, Mô-đun bổ trợ LMX-200, Mô-đun bổ trợ LMX-200 Vecow, Vecow LMX-200 - Module bổ trợ Vecow, Vecow Vietnam

BRAND: Vecow Vietnam,

Mô tả

Vecow Vietnam,Mô-đun bổ trợ LMX-200 Vecow

LMX-200 Vecow

Vecow là một nhóm các chuyên gia lập trình nhúng (embedded expert) toàn cầu, chuyên thiết kế, phát triển, sản xuất và bán các sản phẩm máy tính công nghiệp. Tất cả các sản phẩm của chúng tôi đều dẫn đầu về hiệu suất, đáng tin cậy, thể hiện công nghệ tiên tiến và sáng tạo. Vecow cung cấp hệ thống máy tính suy luận Al (AI-ready Inference Systems), Hệ thống máy tính trí tuệ nhân tạo Al (AI Computing Systems), hệ thống máy tính công nghiệp không quạt (Fanless Embedded Systems), giải pháp điện toán xe trong ngành công nghiệp oto (Vehicle Computing Systems), Hệ thống máy tính mạnh (Robust Computing Systems), hệ thống máy tính bảng đơn bo mạch (Single Board Computers), hệ thống máy tính công nghiệp tích hợp màn hình cảm ứng đa điểm (Multi-Touch Computers), Màn hình cảm ứng đa điểm (Multi-Touch Displays), Máy thu khung hình/ Bộ xử lý hình ảnh (Frame Grabbers), Thiết bị ngoại vi lập trình nhúng (Embedded Peripherals) và Dịch vụ thiết kế & sản xuất (Design & Manufacturing Services) hàng đầu về hiệu suất, độ tin cậy, công nghệ tiên tiến và sáng tạo.

Vecow đặt mục tiêu trở thành đối tác kinh doanh lập trình phần mềm nhúng (embedded business) đáng tin cậy. Đội ngũ dịch vụ giàu kinh nghiệm của Vecow luôn tận tâm tạo dựng và duy trì các mối quan hệ đối tác bền chặt và các giải pháp tích hợp một cửa. Các dịch vụ của Vecow là cụ thể và xem xét các nhu cầu riêng của từng đối tác liên quan đến: Xe ô tô tự lái (Autonomous Car), Điều khiển robot (Robotic Control), đầu máy toa xe trong ngành vận tải đường sắt (Rolling Stock), Giám sát công cộng (Public Surveillance), hệ thống quản lý giao thông đô thị (Traffic Vision), Tự động hóa thông minh (Smart Automation), Học sâu/ Thâm học (Deep Learning) (ngành máy học dựa trên một tập hợp các thuật toán để cố gắng mô hình dữ liệu trừu tượng hóa ở mức cao) và bất kỳ ứng dụng AIoT / ng