赋能家庭、行业与工业场景,智微智能新一代Twin Lake 全栈智能终端发布

在数字化浪潮席卷全球的今天,智能终端已成为连接物理世界与数字世界的核心枢纽。智微智能基于Intel Twin Lake平台,推出覆盖家庭/行业应用及工业物联网的全场景产品矩阵,为不同场景下的用户提供高效、可靠的产品和解决方案。

Intel Twin Lake架构优势

Intel新一代 Twin Lake架构专为满足低功耗、高性能的应用需求而打造,其独特之处在于产品可进行无风扇设计,确保在复杂严苛的工作环境中仍能保持出色的性能稳定性。

1.低功耗设计

可采用无风扇设计,适用于复杂严苛的工作环境,确保设备在低功耗状态下仍能保持出色的性能稳定性。最小TDP(热设计功耗)仅为6W,能够在保持低能耗的同时提供稳定的性能。

2.高性能核心

Twin Lake平台沿用intel 7制程工艺和设计方案,集成CPU、GPU和I/O控制器,提供4核或8核的处理能力。N系列CPU的时钟频率、GPU频率均得到了显著的提升。

3.多核心支持

Twin Lake平台支持多核心处理,提供更高的并发处理能力和更好的多任务处理表现。

4.性能优化

在不同功率模式下,Twin Lake N系列处理器的性能全面领先,尤其是在处理器和内存性能上提升显著。

智微智能×Intel Twin Lake

家庭场景:打造智慧生活新体验

  • N115迷你PC——小巧身躯,强大性能

N115迷你PC搭载N150/N350处理器,性能高效,无论是日常办公/学习、多媒体娱乐都能轻松应对。其支持WIFI 6、4G、5G网络,让用户随时随地畅享高速网络。TPM2.0安全特性为数据安全保驾护航,让用户无需担忧隐私泄露。

N115还具备4K超高清显示能力,无论是观看高清电影还是进行图形处理,都能满足需求。丰富的接口设计,满足多种外设连接需求,让使用更加便捷。

  • 一体机系列——流畅无界,简约时尚

智微智能匠心、启程系列一体机均可支持Intel N355处理器。与上一代i3 - N305相比,同样拥有8核心配置的N355,在开启网页、处理文档时,用户可明显察觉到操作响应更加迅速,多任务处理更丝滑。

该系列一体机的窄边高清大屏设计(23.8/27英寸),加上16.7M色彩显示能力及千兆以太网,线上观影也能给用户带来流畅且沉浸式的视觉享受。

另外,产品的一体化以及简约设计,减少线缆杂乱,不仅可还原桌面整洁,还能成为桌面的一道风景线;壁挂设计以及机身可前倾后仰、上下左右旋转的特点,符合人体工学,使其能够适应不同的使用环境和摆放需求。

行业场景:助力办公与零售高效升级

  • L105云终端——灵活便携,高效办公

L105云终端搭载英特尔® 处理器 N 系列,并支持DDR4 3200MHz高速内存与板贴EMMC存储(支持32G、64GB可选)以及M.2 SATA/NVME固态硬盘扩展,为数据存储与处理提供充足空间。

支持三屏同/异显,最高支持4k@60Hz,满足教学双屏展示、金融多任务办公。双频2.4G+5G WIFI、蓝牙5.0以及支持WIFI 5/WIF I6的特性,让网络连接更加稳定快速。

壁挂设计,以及三种摆放方式,使其在教育、办公等场景中能够灵活部署,提升工作效率。

  • H125播放终端——智慧零售新选择

H125可搭载Intel N150处理器,配合Intel® UHD Graphics显卡,提供强大的图形处理能力,能够轻松应对零售场景中的展示需求。

H125支持多屏显示,可输出4K @60Hz高清画面,满足零售环境中多屏互动、广告内容高清展示的需求。同时,其内置的WIFI 6、4G/5G模块(可选)以及RJ45接口,确保了网络连接的稳定高速,为商显场景数据传输等应用提供了有力支持。

H125的丰富接口设计,使其能够轻松连接各种外设。无风扇设计,保持低噪稳定。

工业物联网场景:赋能工业智能化转型

  • JEC-3511通用型工业BOX整机——工业全能小超人

JEC-3511支持英特尔® N 系列 处理器,最大支持16GB内存,满足海量工业数据处理需求。HDMI+DP 4K双显示,适用于工业监控与机器视觉等场景。

丰富的扩展接口,让设备能够轻松连接各种外设与网络。无风扇散热设计,确保在工业恶劣环境下稳定运行。小尺寸设计(150mm(W)×55mm(H)×110mm(D)),节省安装空间。

  • SIM3-3511 工业主板——低功耗,高性能

SIM3-3511搭载Twin Lake N 系列CPU,MAX TDP(N355)仅为 15W,节能高效。它在存储与通信扩展性上表现卓越,M.2 2280 Key - M 接口支持 SATA/nVME 自适应,满足不同存储需求;M.2 3042/3052 Key - B 接口支持 4G/5G 模块,实现高速稳定的无线通信;M.2 2230 Key - E 接口支持 WIFI/BT 模块,轻松构建无线连接网络,全方位满足多样化的连接需求。

此外,该主板采用背贴处理器设计,搭配 DC 12/24V 宽电压供电,适应多种复杂供电环境。三个显示接口支持三屏异显模式,可同时输出不同画面内容,为工业自动化监控、数据可视化展示等应用场景,提供强大的计算与多屏显示能力。

从居家场景到教室,从办公室到产线,智微智能以Intel Twin Lake平台为引擎,构建覆盖“家庭-行业-工业”的全场景智能终端版图。未来,智微智能将继续创新,助力个人应用更高效智能,推动各行业数字化的转型和发展,并与合作伙伴共拓智能时代新蓝海。

本文来自互联网用户投稿,该文观点仅代表作者本人,不代表本站立场。本站仅提供信息存储空间服务,不拥有所有权,不承担相关法律责任。
如若转载,请注明出处:http://www.pswp.cn/diannao/90787.shtml
繁体地址,请注明出处:http://hk.pswp.cn/diannao/90787.shtml

如若内容造成侵权/违法违规/事实不符,请联系多彩编程网进行投诉反馈email:809451989@qq.com,一经查实,立即删除!

相关文章

复习笔记 31

前言 好好复习。今天距离考研初试还剩一百六十一天。我的时间其实没剩多少了呀。我得好好加油。 归并排序 #include<algorithm> #include<iostream>using namespace std;const int N 100010; int n; int a[N], tmp[N];void merge ( int a[], int l, int r ) {if (…

el-tree 懒加载 loadNode

el-tree 是 Element UI 提供的树形组件&#xff0c;其懒加载功能通过 loadNode 方法实现&#xff0c;可以在用户展开节点时动态加载子节点数据&#xff0c;避免一次性加载大量数据。下面介绍 loadNode 的具体用法和示例。基本用法loadNode 是 el-tree 的一个重要属性&#xff0…

【机器学习入门巨详细】(研0版)二创OPEN MLSYS

自学机器学习&#xff0c;从入门到精通导论机器学习的基本框架设计目标机器学习框架基本组成原理机器学习生态机器学习工作流环境配置数据处理模型定义损失函数和优化器训练及保存模型测试及验证模型定义深度神经网络以层为核心定义神经网络神经网络层实现原理自定义神经网络层…

Excel 转 JSON by WTSolutions API 文档

Excel 转 JSON by WTSolutions API 文档 简介 Excel 转 JSON API 提供了一种简单的方式将 Excel 和 CSV 数据转换为 JSON 格式。该 API 接受制表符分隔或逗号分隔的文本数据&#xff0c;并返回结构化的 JSON。 接口端点 POST https://mcp.wtsolutions.cn/excel-to-json-api 请求…

git版本发布

cvs和svn都是集中式版本控制系统,而git是分布式版本控制系统。 1、集中式版本控制系统必须联网才能工作&#xff0c;如果在局域网内还好&#xff0c;带宽够大&#xff0c;速度够快&#xff0c;可如果在互联网上&#xff0c;遇到网速慢的话&#xff0c;呵呵。分布式版本控制系统…

138-EMD-KPCA-CPO-CNN-BiGRU-Attention模型!

138-EMD-KPCA-CPO-CNN-BiGRU-Attention基于经验模态分解和核主成分分析的长短期记忆网络改进多维时间序列预测MATLAB代码&#xff01;其中&#xff08;含CPO-CNN-BiGRU-attention、EMD-CPO-CNN-BiGRU-Attention、EMD-KPCA-CPO-CNN-BiGRU-Attention三个模型的对比&#xff09; 可…

系统思考:多元胜过能力

系统思考&#xff1a;从整体出发&#xff0c;打破瓶颈&#xff0c;拥抱多元 我们是否曾经陷入过这样的困境&#xff1f; 1、专注能力提升&#xff0c;却无法突破瓶颈&#xff1a;我和团队日复一日地努力提升个人能力&#xff0c;投入无数时间和精力&#xff0c;但始终无法打破现…

qt样式整合持续更新中(实测有效的)

// 仅显示上边框 一般可以作为直线使用 border-top: 2px solid black; //画虚线 border-bottom: 2px dashed white; //单个圆角 border-bottom-left-radius: 8px; border-bottom-right-radius: 8px; //透明背景 background:rgba(0,0,0,0); //设置字体 font:15pt; //给button设置…

[java][springboot]@PostConstruct的介绍和用法

在 Spring Boot&#xff08;以及整个 Spring Framework&#xff09;中&#xff0c;PostConstruct 是一个非常常用的注解&#xff0c;用于在 依赖注入完成后 执行一些初始化操作。import jakarta.annotation.PostConstruct; import org.springframework.stereotype.Component;Co…

Leaflet面试题及答案(41-60)

查看本专栏目录 文章目录 🟢 面试问题及答案(41-60)41. 如何判断某个点是否在地图可视区域内?42. 如何动态更新 Marker 位置?43. 如何清除地图上的所有图层?44. 如何保存地图截图?45. 如何检测浏览器是否支持触摸?46. Leaflet 是否支持 TypeScript?47. 如何修改默认图…

Redis事件机制

Redis 采用事件驱动机制来处理大量的网络IO。它并没有使用 libevent 或者 libev 这样的成熟开源方案&#xff0c;而是自己实现一个非常简洁的事件驱动库 ae_event。事件机制Redis中的事件驱动库只关注网络IO&#xff0c;以及定时器。该事件库处理下面两类事件&#xff1a;文件事…

Linux基础开发工具

目录 1.写在前面 2.权限 3.file命令 4.基础开发工具 1.软件包管理器 5.编辑器vim 1.写在前面 我们在上一讲解中讲解了权限是人事物属性&#xff0c;还知道了拥有者所属组其他人这三个概念&#xff0c;知道了33一组&#xff0c;rwx分别代表什么。那么下面我们继续进行权限…

ICCV2025 特征点检测 图像匹配 RIPE

目测对刚性物体效果比较好代码&#xff1a;https://github.com/fraunhoferhhi/RIPE 论文&#xff1a;https://arxiv.org/abs/2507.04839import cv2 import kornia.feature as KF import kornia.geometry as KG import matplotlib.pyplot as plt import numpy as np import torc…

Ubuntu22.0.4安装PaddleNLP

Ubuntu22.0.4安装PaddleNLP环境说明安装底层框架Paddle安装PddleNLP1. pip安装2. 验证安装3. 最后问题集锦环境说明 1. miniconda 25.5.1 2. python 3.12.11 3. pip 25.1 4. nvidia 570.144 5. cuda 12.8**注意&#xff1a;**安装过程可能遇到的一些问题&#xff0c;参考末尾的…

【HTTP服务端】Cookie?Session?Token?

文章目录cookie与sessiontoken什么是JWT&#xff1f;JWT的组成结构1. Header&#xff08;头部&#xff09;2. Payload&#xff08;负载&#xff09;3. Signature&#xff08;签名&#xff09;JWT工作原理JWT的特点安全注意事项cookie与session cookie有哪些属性 键值对&#xf…

安装Git

Git安装避坑指南技术 操作系统选择与准备 Windows用户需注意系统版本兼容性&#xff0c;建议使用Windows 10及以上版本 Mac用户需检查是否安装Xcode Command Line Tools Linux用户需区分apt/yum等包管理器命令差异 安装包下载注意事项 从官方渠道&#xff08;git-scm.com&a…

UDP服务器的优缺点都包含哪些?

UDP协议不需要像TCP协议那样进行复杂的连接建立与拆除过程&#xff0c;在进行传输数据信息的过程中&#xff0c;应用层将数据交给UDP层&#xff0c;UDP层直接加上首部就发往网络层&#xff0c;极大地减少了处理时间和资源消耗。例如在一些简单的网络监控程序中&#xff0c;只是…

sqli-labs靶场通关笔记:第7-8关 布尔盲注

第七关1.审题这里判断出是))闭合&#xff0c;但是页面只有正确和错误的回显状态&#xff0c;报错的回显也是固定的&#xff0c;没有显示报错具体信息。这关使用的方法是布尔盲注。为什么叫布尔盲注&#xff1f;因为它返回的结果只有true和false 两个值&#xff0c;攻击者需要通…

理解支持向量机(SVM):理论、数学和实现的综合指南

支持向量机&#xff08;SVMs&#xff09;是强大的监督学习算法&#xff0c;用于分类和回归任务&#xff0c;尽管它们主要用于分类。由Vladimir Vapnik及其同事在1990年代引入&#xff0c;SVMs基于统计学习理论&#xff0c;特别适用于需要将数据点稳健分离到不同类别的任务。本博…

使用Navicat对PostgreSQL数据表添加列,自动记录当前行的添加日期

点开表设计&#xff0c;向如下这样一个字段&#xff1a; 字段名称可以自定义&#xff0c;博主这里叫做&#xff1a;add_date_time类型选择&#xff1a;timestamp长度写成&#xff1a;6默认值输入&#xff1a;CURRENT_TIMESTAMP 添加行&#xff1a;默认值&#xff1a;