米尔百度大脑EdgeBoard边缘AI计算盒免费试用

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百度大脑 EdgeBoard AI 计算盒/计算卡是米尔与百度联合推出的一款高性能,高可靠性的 AI 计算盒。该产品基于 XILINX Zynq UltraScale+ MPSoC 系列 FPGA 可伸缩计 ...了解更多>>

价值：￥3499元提供：3个已申请：17人

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随着应用场景的多样化，利用人工智能技术在边缘侧部署一系列创新应用解决方案，对企业传统的业务形态进行升级，加速业务增长，增强竞争优势，起着至关重要的作用。在市场需求和产业趋势的推动下，米尔携手百度，推出高性能及高性价比EdgeBoard 边缘AI计算卡/计算盒，助力AI项目落地。可灵活适配海量的且不断迭代的AI模型，并提供强大的运行算力。开发者可以采用EdgeBoard边缘AI计算盒作为人工智能项目落地的硬件平台，也可以将EdgeBoard计算卡嵌入终端设备，使设备具备AI推理能力。

EdgeBoard FZ5 边缘AI计算盒产品图

EdgeBoard FZ5边缘AI计算卡产品图

1面向批量化AI项目落地的高可靠性AI BOX

米尔推出的百度大脑EdgeBoard 边缘AI计算盒及计算卡（FZ5）基于XILINX XCZU5EV（4核Cortex-A53融合FPGA）自适应可伸缩计算架构；支持二次开发，支持快速模型迭代；4GB/8GB DDR4SDRAM(64bit，2400MHz)；搭配32GB eMMC 的存储组合，支撑多模型/高精度模型部署；支持DP、USB、HDMI、GigeNet等丰富接口；支持8-16路视频解码，4-8路智能分析。为批量化AI项目落地提供卓越选择！

2 根植百度大脑强大生态体系，拥有丰富AI能力

搭载百度PaddlePaddle框架，衔接百度大脑开放能力，可提供海量且不断迭代的模型库轻松实现人脸&人体，动物&物体，文字&标识，及各种定制化场景的图像识别（包含但不限于）。

3 算力强大，性能卓越

算力达到2.4T，典型工况下功耗10W-20W，部分模型实测数据如下：

4 丰富的开发资源与工具平台

深度兼容百度大脑离线算法，定制化图像识别（EasyDL），视频监控开发平台（EasyMonitor），开源深度学习平台（PaddlePaddle），文档丰富工具齐全，实现模型的训练、部署、推理等一站式服务，降低AI开发门槛。

5 卓越品质与可靠性设计，直面工业场景高效开发

宽温设计，适应-40度到+70度环境温度；整体式无风扇被动散热，适应工业场景的恶劣环境；此外，生产研发的高标准选料与工艺，确保优秀的产品品质，产品可拥有长达10年生命周期。

6 应用场景丰富

产品可广泛的应用于安防，工业，医疗，零售，教育，交通等领域

活动时间

1. 申请报名：2021/01/20－2021/02/20
2. 公布名单：2021/02/25
3. 发货日期：2021/02/28

4. 试用期限：截止至2021年05月01日

活动流程

1. 申请：点击免费申请按钮即可报名。请认真填写申请理由，展现有创意的试用计划和网络影响力，尽快完善论坛个人信息，这样可以大大提高申请通过几率哦~;
2. 筛选：网站根据申请者填写的试用计划和论坛活跃度两个维度进行筛选;
3. 名单公布：试用名单将在活动页公布;
4. 试用通知：名单公布后工作人员将以短信或电话的方式通知申请成功者，2天不回复算弃权;
5. 产品寄送：联系到试用者双方确认试用规则后，将产品快递给试用者;
6. 试用报告：收到货后试用开始，每周提交一篇试用报告，试用报告要求100%原创，抄袭会被封杀哦;

试用报告要求

试用者收到套件后，进行学习评估，并在嵌入式操作系统论坛处发帖记录"米尔百度大脑EdgeBoard边缘AI计算盒"的试用过程，分享试用心得。

经过试用评测学习后，试用者使用"米尔百度大脑EdgeBoard边缘AI计算盒 "并在论坛发帖记录项目过程、心得。

试用报告可分为：项目概述、软件编程、硬件联调、视频效果演示等，要求不少于500字+5张图片。

报告形式：标题格式【米尔百度大脑EdgeBoard边缘AI计算盒免费试用】+自拟标题

注意事项

1.本次试用不进行拉票环节;
2.不按照要求完成试用者一经查实将拉黑处理;
3.有问题请联系电子发烧友工作人员（微信：18145813532）;
4.若因突发状况，无法继续完成试用，以及收到套件的15天内，若没有更新内容，请主动退还套件至ElecFans（PS：运费自理），方便其他网友继续试用;
5.活动过程中，套件所有权归ElecFans，试用者只拥有套件使用权; 若在使用过程中出现恶意损坏开发套件的行为，请原价赔偿;

6.电子发烧友拥有最终解释权!

活动福利

本次试用活动试用报告将会评选出1名试用报告内容优秀的试用者，将获赠试用的开发板~！积极产出试用内容的试用者还可获取精美小礼品一份哦~欢迎大家踊跃参与~！

1）评判优秀使用者关注试用者的内容质量，数量，和试用报告点击量；优秀试用者至少完成5篇高质量试用报告。
2）鼓励试用者分享试用视频，可作为优秀试用者加分项；

3）试用过程中米尔将全程提供技术支持；

企业介绍

米尔电子是一家专注于ARM嵌入式软硬件开发的高新技术企业。在以客户为中心的指引下，为嵌入式领域客户提供专业的ARM工业控制板、ARM核心板模块、ARM开发工具、充电桩计费控制单元及充电控制板等产品和服务。此外，米尔还可通过涵盖众多 ARM 处理器及操作系统的专业技术提供定制设计解决方案，通过各种服务帮助客户加速产品上市进程。米尔电子英文简称“MYIR”，即“Make Your Idea Real”。我们的理念是“米尔的成功源于客户的成功，所以我们将竭尽所能，把客户的想法变成现实，帮助客户获得成功！”

他们正在申请

Abner_561

21:3402-20

随着疫情常态化，关注人流量高峰期并在高峰期引导和疏散人流成为各公共场所需面对的问题，特别是各大图书馆密集场所。图书馆存在高峰期人流量大，数据不易追踪，且图书馆现有视频监测系统已建设使用多年，由于建设初期技术和资金所限，主要目的为解决图书馆关键点位治安防控，无法满足疫情下对人流量控制的需求，因此在疫情之下亟需建立一套图书馆人流量监测系统尤为必要。米尔百度大脑EdgeBoard边缘AI计算盒植根百度大脑强大生态体系，拥有丰富AI能力搭载百度PaddlePaddle框架，衔接百度大脑开放能力，可提供海量且不断迭代的模型库轻松实现人流量统计属性分析、人像分割等满足项目需求。如果能通过实用，评估米尔百度大脑EdgeBoard边缘AI计算盒软件，硬件能力，做到关键技术开源开放。

jf_83260274

11:4502-20

器件选型样机制作

luojinsheng6

21:4302-19

申请理由：本人在智能电子产品开发上积累了一些经验，希望开发一款能够快速识别蔬菜和水果的电子秤。项目计划：根据文档,对EasyDL快速学习和使用；通过学习EasyDL的软件和系统,了解实际应用案例，熟悉开发过程；基于EasyDL现实电子秤的项目筹备；项目开展,按时间计划实施。预计成果：分享项目的开展,实施,结果过程,展示项目结果。

毛毛哥1997

18:3402-19

申请理由：本人为硕士研究生在FPGA领域有三年多的学习和开发经验，并且正在经营微信公众号和个人博客等，拥有较为丰富的xilinx平台开发经验，本次想借助发烧友论坛和百度大脑平台，设计全新的mobilenetV2花朵分类神经网络，以达到高帧率的实时识别。项目计划： 1.开发板开箱，基本的硬件资源介绍 2.学习百度PaddlePaddle框架，并且跑通官方demo 3.基于PaddlePaddle框架，训练自己的神经网络 4.进行神经网络的软件开发 5.实现效果分析 6.项目调试优化预计成果：全套神经网络代码开源，项目实施细节教程。

jf_57150159

17:1402-07

想了解这个机器的性能，还有支持国产化系统的运行情况

liliang19910310

13:2602-07

申请理由：本人有5年的DSP和FPGA以及ARM的开发经验，曾参与汽车辅助驾驶系统研发和质谱仪项目研发，对质谱仪和机器学习均有较为深入的理解。其中尤其对于强化学习有深入的研究和探索，也长期基于ZYNQ进行控制系统的开发。正是基于此，想做质谱仪的延伸探索——自动调谐，利用深度学习等实现智能调谐。想借助电子发烧友和米尔科技提供的平台进行相关的设计和研究。项目计划： 1、根据文档快速了解产品（EdgeBoard边缘AI计算盒） 2、由于使用过ZYNQ，软件开发流程和例程都无需了解，能够直接上手 3、建立数学模型，完成算法源码 4、进行项目开发，移植算法库 5、进行项目调试和参数优化，并分享部分源码（算法源码不提供）预计成果： 1、建立4个ARM A53核的通信，考虑使用OPENAMP，裸机跑的话可以采用共享内存方式； 2、PS和PL的高速通信，使用的通信方式为：AXIS； 3、系统和上位机PC的通信（以太网、USB等）； 4、研制成样机，调试智能调谐算法，评估板卡性能，是否能应用于医疗领域。

jf_19953767

23:5602-02

1.分亨成果，展示原理，

舍之名志

00:2002-01

学习一下AI设备

630183258

12:4101-27

1、申请理由：本人有多年嵌入式及FPGA开发，熟悉LINUX、QT开发，今年在做芯片测试时遇到了芯片丝印检测效果不佳的问题，看到试用，想借助米尔百度大脑 EdgeBoard边缘AI计算盒优化芯片丝印检测。 2、项目计划：（1）搭建开发环境，学习板卡例程（2-3周）；（2）芯片丝印检测分类功能开发（4周）； 3、预计成果：（1）完成芯片丝印检测分类功能开发，分享开发过程；（2）分享学习过程中遇到的问题及解决方法；（3）如有精力学习下财务票据识别分类。

wdefrtyu

23:5601-25

在做停车楼的车辆管理系统，主要对进出车辆识别和计算没楼层的空余停车位和具体空余停车位位置用于入口和每楼层显示。商讨采用那种产品

jf_78434767

09:2901-23

1.根据文档对LattePanda快速入门 2.进行深度学习的slam建图定位算法的移植 3.对驱动进行移植以适应ros环境(根据板子操作系统情况) 4.项目计划 1.1.24-2.8进行lattepanda环境的快速入门 2.2.9-2.23在主机端，移植基于panda Linux的视觉slam算法 3.移植板子，并确定板子设备驱动情况 4.2.26-3.15 进行相关驱动开发，并部署到实验小车中 4.项目wiki手册

flowerhuanghua

23:5501-22

米尔百度大脑EdgeBoard边缘AI计算盒试用从事十多年FPGA设计，熟悉intel、xilinixFPGA，对zyqn，S10等FPGA非常熟悉 1.评估XILINX XCZU5EV（4核Cortex-A53融合FPGA）硬件平台，对于电力巡检机器人的需求硬件要求； 2.开箱测评； 3.FPGA的工业温度测评； 4.电力巡检机器人的功能测评； 5.完成测评报告。

tiancegis

21:1201-22

1，形变监测节点采集处理优化 2，预警预测算法研究

jia1973

18:1501-22

1.公司在做这方面的边缘计算的开发和准备工作。

卿小小_9e6

11:0701-22

1.项目名称【米尔百度大脑EdgeBoard边缘AI计算盒免费试用】+ 深度学习 2.申请理由本人从事FPGA工作8年，从最初Altera（Cyclone/MAX/Stratix系列）到现在的Xilinx（Virtex/7Series/ZYNQ/ZQNY UltraScale系列)，跨型号/跨平台，面对多次挑战，一路坚持到现在。目前研究深度学习及目标检测技术，值此机会，申请米尔百度大脑EdgeBoard边缘AI计算盒做试用评测。 3.测试计划 a.开箱评测； b.板卡例程学习及使用（1~2周）； c.视频编解码功能测试（2~3周）； d.基于DPU的深度学习视频处理（2~3周）。

liujing1232

20:3501-20

申请理由：本人有三年多的fpga开发经验，一年多的zynq开发经验。有多个基于fpga图像处理开发加速的经验，也开发过基于fpga加dsp主核的开发板。目前正在进行基于fpga的深度学习加速相关项目，也是基于fz3实现的一个项目，此次看到fz5的试用机会也是非常想通过此次机会完善fz3开发存在的问题，由于fz3资源有限，深度学习加速也很有限，并且还存在一定的bug。fz5不管是外形还是接口设置，都非常符合工业应用，并实现更加强大的加速功能。项目计划： ①根据开发板手册数字开发板开发基本步骤； ②移植fz3的项目工程，在fz5上实现深度学习加速项目 ③解决fz3开发项目上存在的bug ④采取性能更好dpu，实现更强的加速项目 ⑤将数据与外设设备结合，实现深度学习推断项目的正式应用，由于自身项目的保密性，拟准备另做一个垃圾分类的项目，相应计划如下： ①目前已申请垃圾分类相关项目书面文档，只有具备一定的实时性才能确保垃圾分类的有效性 ②将上述深度学习加速工程的数据通过串口发送到其他设备实现垃圾分类 ③设计垃圾分类结构，控制板自己实现的整体结构 ④调试，优化 ⑤项目总结