プレミオブログ

セキュリティおよび監視分野における堅牢なエッジコンピューティング：クラウドからシフトする動き

プレミオは、35年にわたる産業工学、信頼性、および機械工学の経験を活かし、堅牢なエッジコンピューティングソリューションを開発してきました。
Windows 11 IoTのハードウェア要件- Windows 10 IoTからアップグレードするべきか？

Windows 11 IoTの主要なハードウェア要件は？今すぐアップグレードすべきか？
スマートシティの5つのメリットと、それらがIoTとどのように関連しているか

スマートシティのメリット、要件、技術について詳しくはこちらをご覧ください。Premioは、スマートシティアプリケーションに対応する堅牢な産業用コンピューターソリューションを提供しています。
IP67等級とは？IP67システムについて解説。

この記事では、IP67保護等級の意味と、IP67保護等級が産業環境で重要である理由を定義します。
2023年、ラギッドエッジコンピューティングはいかにセキュリティと監視を形成しているか？

インダストリー4.0におけるセキュリティおよび監視市場を、堅牢なエッジコンピューティングがどのように形成しているかについて、さらに詳しく掘り下げます。
EDGEBoost I/Oモジュール - 堅牢なエッジコンピューティング向け Premio ドーターボードとキャリアボードの究極ガイド

Premioのプラグアンドプレイ対応EDGEboost I/Oの詳細をご覧ください。これは、カスタマイズされたソリューションで究極の柔軟性を実現するためのモジュール式でスケーラブルなソリューションです。
ラギッドNVRとは？堅牢な監視特化型NVR、RCO-6000-CML-4NH-1E の概要

Premioの最新監視向けNVR「RCO-6000-CML-4NH-1E」を詳しくご紹介します。この構成が、機械学習、インテリジェントオートメーション、データテレメトリーを利用したビデオ監視アプリケーションにおけるデータ処理の要求を満たす上で、なぜバランスの取れたソリューションとなるのかをご確認ください。
移動型マイクログリッドとラギッドエッジ：あらゆる場所での電力信頼性確保

Premioのお客様は、AI中心のモバイルマイクログリッド電力ソリューションを管理するために、GPUを搭載した産業用コンピューターを必要としていました。Premioがいかにその能力を活用し、信頼性と耐久性に優れたソリューションを提供したかをご覧ください。
Intel Elkhart Lakeとは？IoT専用のプロセッサーシリーズ

インテルはElkhart LakeプロセッサーでIoTとエッジコンピューティングの爆発的な成長に対応します。詳細はこちら！
産業用コンピューティング用途におけるRaspberry Piの代替品には何がありますか？

産業用途でRaspberry Piの使用をご検討中ですか？強化された機能を提供するこれらの代替案をご検討ください！
産業用シンクライアントとは何ですか？

企業がエッジデプロイメントに産業用シンクライアントを利用する理由を探る。
PCIe Gen 5.0 (PCI Express Gen 5 を理解するための究極のガイド)

PCI Expressインターフェースとは何か、またGen 5がデータ転送と帯域幅の速度をどのように形作ろうとしているかについて、すべて学びましょう。
セキュアブートとは - Windows 11の要件

Windows 11にはSecure Bootが必須です。その理由と有効化する方法をご覧ください。
AMD Ryzen組み込み型SBCがセルフサービス鍵複製キオスクを実現

AMD Ryzen Embedded SoCを搭載したPremio製SBCは、超小型フォームファクターとユビキタス接続性を活用し、セルフサービス型の鍵作成キオスクを実現します。
USB Type-Cとは何ですか？組込みコンピューティングの未来にどのような影響を与えますか？

USB-AおよびUSB-BはUSB Type-Cに置き換えられようとしています。このUSBコネクタがどのようにして新しいUSB標準として推進され、それが組み込みコンピューティングにどのような影響を与えるかをご覧ください。
ラギッドNAS（ネットワークアタッチトストレージ）システムとは何ですか？

堅牢型NASシステムの重要性と、検討すべき主要機能について理解する。
2022年CHIPS法：Premioはいかにして半導体エコシステムに適合するのか？

2022年のCHIPS法の署名により、米国は世界の半導体製造リーダーとしての地位を確立しました。Premioがこのエコシステムにどのように貢献しているかをご覧ください。
AI推論を過酷なエッジ環境で：M.2アクセラレーターでエッジAIの性能要件を満たす

本稿では、M.2フォームファクターを使用するドメイン固有アーキテクチャの利点について探求する。これらのアーキテクチャは、総所有コストを超過することなく、エッジにおける非常に具体的で要求の厳しいディープラーニングおよび推論ワークロードに対処するように設計されている。