{"product_id":"recomputer-j1010-sl4","title":"reComputer J1010 [SL4]","description":"\u003cp\u003e\n \u003cspan style=\"font-weight: 400;\"\u003e\n  Die reComputer Jetson Serie sind kompakte Edge-Computer, die mit den fortschrittlichen NVIDIA AI Embedded Systemen Jetson-10 (Nano) und Jetson-20 (Xavier NX) ausgestattet sind. Mit umfangreichen Erweiterungsmodulen, industriellen Peripheriegeräten und Wärmemanagement, kombiniert mit der jahrzehntelangen Hardware-Expertise von Seeed, ist reComputer Jetson bereit, Ihnen zu helfen, KI-Produkte der nächsten Generation in verschiedenen KI-Szenarien zu beschleunigen und zu skalieren.\n \u003c\/span\u003e\n\u003c\/p\u003e\n\u003cp\u003e\n \u003cspan style=\"font-weight: 400;\"\u003e\n  reComputer Jetson ist mit dem gesamten NVIDIA Jetson Software-Stack, Cloud-nativen Workflows und branchenführenden KI-Frameworks kompatibel, was eine nahtlose KI-Integration ermöglicht.\n \u003c\/span\u003e\n\u003c\/p\u003e\n\u003ch2\u003e\n Funktionen\n\u003c\/h2\u003e\n\u003cp\u003e\n \u003cimg alt=\"\" class=\"alignnone size-full wp-image-599691\" height=\"745\" src=\"https:\/\/cdn.shopify.com\/s\/files\/1\/0914\/9972\/5181\/files\/Jetson-10-1-A0-1-1.jpg?v=1754235805\" width=\"1200\"\u003e\n\u003c\/p\u003e\n\u003cul\u003e\n \u003cli aria-level=\"1\" style=\"font-weight: 400;\"\u003e\n  \u003cspan style=\"font-weight: 400;\"\u003e\n   Handgroßes Edge-AI-Gerät mit einer Gesamtgröße von 130mm*120mm*50mm, passt überall hin.\n  \u003c\/span\u003e\n \u003c\/li\u003e\n \u003cli aria-level=\"1\" style=\"font-weight: 400;\"\u003e\n  \u003cspan style=\"font-weight: 400;\"\u003e\n   Angetrieben vom Quad-Core ARM® Cortex®-A57 MPCore Prozessor.\n  \u003c\/span\u003e\n \u003c\/li\u003e\n \u003cli aria-level=\"1\" style=\"font-weight: 400;\"\u003e\n  \u003cspan style=\"font-weight: 400;\"\u003e\n   128-Kern NVIDIA Maxwell™ GPU mit 128 NVIDIA CUDA® Kernen liefert 0,5 TFLOPs (FP16).\n  \u003c\/span\u003e\n \u003c\/li\u003e\n \u003cli aria-level=\"1\" style=\"font-weight: 400;\"\u003e\n  \u003cspan style=\"font-weight: 400;\"\u003e\n   Umfangreiche Peripheriegeräte einschließlich Gigabit-Ethernet-Port, USB 3.0 und USB 2.0 Typ-A-Ports, HDMI-Port.\n  \u003c\/span\u003e\n \u003c\/li\u003e\n \u003cli aria-level=\"1\" style=\"font-weight: 400;\"\u003e\n  \u003cspan style=\"font-weight: 400;\"\u003e\n   Vorinstallierte NVIDIA offizielle JetPack Software, bereit für Cloud-native Anwendungen.\n  \u003c\/span\u003e\n \u003c\/li\u003e\n \u003cli aria-level=\"1\" style=\"font-weight: 400;\"\u003e\n  \u003cspan style=\"font-weight: 400;\"\u003e\n   Wandmontage möglich, Befestigungslöcher auf der Rückseite.\n  \u003c\/span\u003e\n \u003c\/li\u003e\n \u003cli aria-level=\"1\" style=\"font-weight: 400;\"\u003e\n  \u003cspan style=\"font-weight: 400;\"\u003e\n   Unterstützung einer breiten Palette von KI-Anwendungen durch schnelle Entwicklung mit unseren Ökosystempartnern.\n  \u003c\/span\u003e\n \u003c\/li\u003e\n \u003cli aria-level=\"1\" style=\"font-weight: 400;\"\u003e\n  \u003cspan style=\"font-weight: 400;\"\u003e\n   Unterstützt Allxon für effiziente Remote-Hardware-Management-Dienste.\n  \u003c\/span\u003e\n \u003c\/li\u003e\n\u003c\/ul\u003e\n\u003ch3\u003e\n \u003cb\u003e\n  Anwendung: Für autonome Maschinen der nächsten Generation\n \u003c\/b\u003e\n\u003c\/h3\u003e\n\u003cp\u003e\n \u003cspan style=\"font-weight: 400;\"\u003e\n  Mit Edge AI können Entwickler Machine-Learning-Modelle einsetzen, um anspruchsvolle Herausforderungen für fortschrittliche Robotik und autonome Maschinen in folgenden Bereichen zu lösen:\n \u003c\/span\u003e\n\u003c\/p\u003e\n\u003cul\u003e\n \u003cli\u003e\n  \u003cspan style=\"font-weight: 400;\"\u003e\n   Edge AI in der Wildnis: UAV, Drohne, Tierschutz, Landwirtschaft\n  \u003c\/span\u003e\n \u003c\/li\u003e\n \u003cli\u003e\n  \u003cspan style=\"font-weight: 400;\"\u003e\n   Smart City: Verkehr, Einzelhandel, Gesundheitswesen\n  \u003c\/span\u003e\n \u003c\/li\u003e\n \u003cli\u003e\n  \u003cspan style=\"font-weight: 400;\"\u003e\n   Industrie 4.0: Fertigung, Logistik, Lieferung, Service\n  \u003c\/span\u003e\n \u003c\/li\u003e\n\u003c\/ul\u003e\n\u003cp\u003e\n \u003cimg alt=\"\" class=\"alignnone size-full wp-image-599661\" height=\"237\" src=\"https:\/\/cdn.shopify.com\/s\/files\/1\/0914\/9972\/5181\/files\/next-gen-autonomous-machine.png?v=1754235808\" width=\"605\"\u003e\n\u003c\/p\u003e\n\u003ch3\u003e\n Energieeffizienter KI-Computer, kompakte, reichhaltige I\/Os für endlose KI-Möglichkeiten:\n\u003c\/h3\u003e\n\u003cp\u003e\n reComputer Jetson - 10 wird mit Jetson Nano geliefert und liefert 0,5 TFLOPs (FP16), was ihn ideal für Hochleistungs-Computing und KI in Embedded- und Edge-Systemen macht. Sie erhalten die Leistung von 128 NVIDIA CUDA® Cores, Quad-Core ARM CPUs. In Kombination mit über 25,6 GB\/s Speicherbandbreite, Video-Encoding und -Decoding, machen diese Funktionen Jetson Nano zur bevorzugten Plattform, um mehrere moderne neuronale Netze parallel auszuführen und hochauflösende Daten von mehreren Sensoren gleichzeitig zu verarbeiten.\n\u003c\/p\u003e\n\u003cp\u003e\n Jetzt können Sie mit leistungsstarker und effizienter KI, Computer Vision und Hochleistungs-Computing am Edge mit nur 5 bis 10 Watt innovieren.\n\u003c\/p\u003e\n\u003ch3\u003e\n Leistungsstarkes Referenz-Trägerboard:\n\u003c\/h3\u003e\n\u003cp\u003e\n Das Seeed Referenz-Trägerboard für Jetson-10-1-A0 ist ein leistungsstarkes, schnittstellenreiches, NVIDIA Jetson Nano-kompatibles Trägerboard, das HDMI 2.0, Gigabit Ethernet, USB 3.0, USB 2.0, CSI-Kamera, GPIO, I2C, I2S, Lüfter und andere reichhaltige Peripherieschnittstellen bietet. Es hat nahezu das gleiche funktionale Design und die gleiche Größe wie das Trägerboard des\n \u003ca href=\"https:\/\/developer.nvidia.com\/embedded\/jetson-nano-2gb-developer-kit\"\u003e\n  NVIDIA Jetson Nano 2GB Developer Kit | NVIDIA Developer\n \u003c\/a\u003e\n .\n\u003c\/p\u003e\n\u003cp\u003e\n Nutzen Sie den kleinen Formfaktor, die sensorreichen Schnittstellen und die hohe Leistung, um all Ihren eingebetteten KI- und Edge-Systemen neue Funktionen zu verleihen.\n\u003c\/p\u003e\n\u003ch3\u003e\n \u003cimg alt=\"\" class=\"alignnone size-full wp-image-599664\" height=\"398\" src=\"https:\/\/cdn.shopify.com\/s\/files\/1\/0914\/9972\/5181\/files\/Recomputer-jetson-carrier-board_1bd3bb26-8009-40ed-8308-01736804a602.png?v=1754235810\" width=\"605\"\u003e\n\u003c\/h3\u003e\n\u003ch2\u003e\n Vorgefertigtes System für die Edge-AI-Integration\n\u003c\/h2\u003e\n\u003cp\u003e\n \u003cimg alt=\"\" class=\"alignnone size-full wp-image-599667\" height=\"340\" src=\"https:\/\/cdn.shopify.com\/s\/files\/1\/0914\/9972\/5181\/files\/Jetson-stack_db2569f1-5b41-48a3-b57e-74a955f1284d.png?v=1754235813\" width=\"605\"\u003e\n\u003c\/p\u003e\n\u003cp\u003e\n Alle NVIDIA® Jetson™ Module und Entwicklerkits werden von demselben Software-Stack unterstützt, sodass Sie einmal entwickeln und überall bereitstellen können. Jetson Software wurde entwickelt, um eine durchgängige Beschleunigung für KI-Anwendungen zu bieten und Ihre Markteinführungszeit zu verkürzen. Wir bringen dieselben leistungsstarken NVIDIA-Technologien, die Rechenzentrums- und Cloud-Bereitstellungen antreiben, an den Edge.\n\u003c\/p\u003e\n\u003cp\u003e\n NVIDIA JetPack enthält die NVIDIA Container Runtime mit Docker-Integration, die GPU-beschleunigte containerisierte Anwendungen auf der Jetson-Plattform ermöglicht. Jetpack unterstützt auch den NVIDIA Triton™ Inference Server, um die Bereitstellung von KI-Modellen in großem Maßstab zu vereinfachen.\n\u003c\/p\u003e\n\u003ch2\u003e\n Vergleich zwischen Nano 2GB Entwicklerkit und Jetson-10-1-A0\n\u003c\/h2\u003e\n\u003cp\u003e\n Vergleich zwischen Nano 2GB Entwicklerkit und Jetson-10-1-A0:\n\u003c\/p\u003e\n\u003ctable\u003e\n \u003ctbody\u003e\n  \u003ctr\u003e\n   \u003ctd width=\"307\"\u003e\n   \u003c\/td\u003e\n   \u003ctd width=\"346\"\u003e\n   \u003c\/td\u003e\n  \u003c\/tr\u003e\n  \u003ctr\u003e\n   \u003ctd width=\"307\"\u003e\n    \u003cstrong\u003e\n     NVIDIA® Jetson Nano™ 2GB Developer Kit\n    \u003c\/strong\u003e\n   \u003c\/td\u003e\n   \u003ctd width=\"346\"\u003e\n    \u003cstrong\u003e\n     reComputer Jetson-10-1-A0\n    \u003c\/strong\u003e\n   \u003c\/td\u003e\n  \u003c\/tr\u003e\n  \u003ctr\u003e\n   \u003ctd width=\"307\"\u003e\n    Nano (keine Produktionsversion)\n   \u003c\/td\u003e\n   \u003ctd width=\"346\"\u003e\n    Nano (Produktionsversion)\n   \u003c\/td\u003e\n  \u003c\/tr\u003e\n  \u003ctr\u003e\n   \u003ctd colspan=\"2\" width=\"653\"\u003e\n    472 GFLOPS\n   \u003c\/td\u003e\n  \u003c\/tr\u003e\n  \u003ctr\u003e\n   \u003ctd colspan=\"2\" width=\"653\"\u003e\n    128-Kern NVIDIA Maxwell™\n   \u003c\/td\u003e\n  \u003c\/tr\u003e\n  \u003ctr\u003e\n   \u003ctd colspan=\"2\" width=\"653\"\u003e\n    Quad-Core ARM A57 @ 1,43 GHz\n   \u003c\/td\u003e\n  \u003c\/tr\u003e\n  \u003ctr\u003e\n   \u003ctd width=\"307\"\u003e\n    2GB 64-bit LPDDR4 25.6GB\/s\n   \u003c\/td\u003e\n   \u003ctd width=\"346\"\u003e\n    4GB 64-bit LPDDR4 25.6GB\/s\n   \u003c\/td\u003e\n  \u003c\/tr\u003e\n  \u003ctr\u003e\n   \u003ctd width=\"307\"\u003e\n    microSD (Karte nicht enthalten)\n   \u003c\/td\u003e\n   \u003ctd width=\"346\"\u003e\n    16 GB eMMC\n   \u003c\/td\u003e\n  \u003c\/tr\u003e\n  \u003ctr\u003e\n   \u003ctd width=\"307\"\u003e\n    4Kp30 | 4x 1080p30 | 9x 720p30 (H.264\/H.265)\n   \u003c\/td\u003e\n   \u003ctd width=\"346\"\u003e\n    4K30 | 2x1080p60 | 4x1080p30 |\n    \u003cp\u003e\n     4x720p60 | 9x720p30 (H.265 \u0026amp; H.264)\n    \u003c\/p\u003e\n   \u003c\/td\u003e\n  \u003c\/tr\u003e\n  \u003ctr\u003e\n   \u003ctd width=\"307\"\u003e\n    4Kp60 | 2x 4Kp30 | 8x 1080p30 | 18x 720p30 (H.264\/H.265)\n   \u003c\/td\u003e\n   \u003ctd width=\"346\"\u003e\n    4K60 | 2x 4K30 | 4x 1080p60 | 8x 1080p30 | 9x 720p60\n    \u003cp\u003e\n     (H.265 \u0026amp; H.264)\n    \u003c\/p\u003e\n   \u003c\/td\u003e\n  \u003c\/tr\u003e\n  \u003ctr\u003e\n   \u003ctd colspan=\"2\" width=\"653\"\u003e\n    1*RJ45 Gigabit Ethernet Anschluss (10\/100\/1000)\n   \u003c\/td\u003e\n  \u003c\/tr\u003e\n  \u003ctr\u003e\n   \u003ctd width=\"307\"\u003e\n    1 * USB 3.0 Typ A Anschluss;\n    \u003cp\u003e\n     2 * USB 2.0 Typ A Anschluss;\n    \u003c\/p\u003e\n    \u003cp\u003e\n     1 * Micro-USB-Anschluss für den Gerätemodus;\n    \u003c\/p\u003e\n    \u003cp\u003e\n     1 * USB Typ C für 5V Stromeingang\n    \u003c\/p\u003e\n   \u003c\/td\u003e\n   \u003ctd width=\"346\"\u003e\n    1 * USB 3.0 Typ A Anschluss;\n    \u003cp\u003e\n     2 * USB 2.0 Typ A Anschluss;\n    \u003c\/p\u003e\n    \u003cp\u003e\n     1 * USB Typ C für den Gerätemodus;\n    \u003c\/p\u003e\n    \u003cp\u003e\n     1 * USB Typ C für 5V Stromeingang\n    \u003c\/p\u003e\n   \u003c\/td\u003e\n  \u003c\/tr\u003e\n  \u003ctr\u003e\n   \u003ctd width=\"307\"\u003e\n    1*CSI-Kamera (15 Pos., 1mm Raster, MIPI CSI-2)\n   \u003c\/td\u003e\n   \u003ctd width=\"346\"\u003e\n    2*CSI-Kamera (15 Pos., 1mm Raster, MIPI CSI-2)\n   \u003c\/td\u003e\n  \u003c\/tr\u003e\n  \u003ctr\u003e\n   \u003ctd colspan=\"2\" width=\"653\"\u003e\n    1*HDMI Typ A\n   \u003c\/td\u003e\n  \u003c\/tr\u003e\n  \u003ctr\u003e\n   \u003ctd width=\"307\"\u003e\n    -\n   \u003c\/td\u003e\n   \u003ctd width=\"346\"\u003e\n    1* Lüfter (5V PWM)\n   \u003c\/td\u003e\n  \u003c\/tr\u003e\n  \u003ctr\u003e\n   \u003ctd width=\"307\"\u003e\n    -\n   \u003c\/td\u003e\n   \u003ctd width=\"346\"\u003e\n    1*M.2 Key E\n   \u003c\/td\u003e\n  \u003c\/tr\u003e\n  \u003ctr\u003e\n   \u003ctd width=\"307\"\u003e\n    -\n   \u003c\/td\u003e\n   \u003ctd width=\"346\"\u003e\n    -\n   \u003c\/td\u003e\n  \u003c\/tr\u003e\n  \u003ctr\u003e\n   \u003ctd width=\"307\"\u003e\n    -\n   \u003c\/td\u003e\n   \u003ctd width=\"346\"\u003e\n    1*RTC-Sockel\n   \u003c\/td\u003e\n  \u003c\/tr\u003e\n  \u003ctr\u003e\n   \u003ctd colspan=\"2\" width=\"653\"\u003e\n    1* 40-Pin Header\n   \u003c\/td\u003e\n  \u003c\/tr\u003e\n  \u003ctr\u003e\n   \u003ctd colspan=\"2\" width=\"653\"\u003e\n    USB-Typ C 5V⎓3A；\n   \u003c\/td\u003e\n  \u003c\/tr\u003e\n  \u003ctr\u003e\n   \u003ctd width=\"307\"\u003e\n    100 mm x 80 mm x 29 mm\n   \u003c\/td\u003e\n   \u003ctd width=\"346\"\u003e\n    130 mm x 120 mm x 50 mm (mit Gehäuse)\n   \u003c\/td\u003e\n  \u003c\/tr\u003e\n \u003c\/tbody\u003e\n\u003c\/table\u003e\n\u003ch2\u003e\n Spezifikationen\n\u003c\/h2\u003e\n\u003ch3\u003e\n Technische Daten des Moduls\n\u003c\/h3\u003e\n\u003ctable\u003e\n \u003ctbody\u003e\n  \u003ctr\u003e\n   \u003ctd width=\"132\"\u003e\n    GPU\n   \u003c\/td\u003e\n   \u003ctd width=\"395\"\u003e\n    NVIDIA Maxwell™ Architektur mit 128 NVIDIA CUDA® Cores\n    \u003cp\u003e\n     0,5 TFLOPs (FP16)\n    \u003c\/p\u003e\n   \u003c\/td\u003e\n  \u003c\/tr\u003e\n  \u003ctr\u003e\n   \u003ctd width=\"132\"\u003e\n    CPU\n   \u003c\/td\u003e\n   \u003ctd width=\"395\"\u003e\n    Quad-Core ARM® Cortex®-A57 MPCore Prozessor\n   \u003c\/td\u003e\n  \u003c\/tr\u003e\n  \u003ctr\u003e\n   \u003ctd width=\"132\"\u003e\n    Speicher\n   \u003c\/td\u003e\n   \u003ctd width=\"395\"\u003e\n    4 GB 64-bit LPDDR4 1600MHz - 25,6 GB\/s\n   \u003c\/td\u003e\n  \u003c\/tr\u003e\n  \u003ctr\u003e\n   \u003ctd width=\"132\"\u003e\n    Speicher\n   \u003c\/td\u003e\n   \u003ctd width=\"395\"\u003e\n    16 GB eMMC 5.1 Flash\n   \u003c\/td\u003e\n  \u003c\/tr\u003e\n  \u003ctr\u003e\n   \u003ctd width=\"132\"\u003e\n    Video-Kodierung\n   \u003c\/td\u003e\n   \u003ctd width=\"395\"\u003e\n    250 MP\/Sek\n    \u003cp\u003e\n     1x 4K @ 30 (HEVC)\n    \u003c\/p\u003e\n    \u003cp\u003e\n     2x 1080p @ 60 (HEVC)\n    \u003c\/p\u003e\n    \u003cp\u003e\n     4x 1080p @ 30 (HEVC)\n    \u003c\/p\u003e\n   \u003c\/td\u003e\n  \u003c\/tr\u003e\n  \u003ctr\u003e\n   \u003ctd width=\"132\"\u003e\n    Video-Dekodierung\n   \u003c\/td\u003e\n   \u003ctd width=\"395\"\u003e\n    500 MP\/Sek\n    \u003cp\u003e\n     1x 4K @ 60 (HEVC)\n    \u003c\/p\u003e\n    \u003cp\u003e\n     2x 4K @ 30 (HEVC)\n    \u003c\/p\u003e\n    \u003cp\u003e\n     4x 1080p @ 60 (HEVC)\n    \u003c\/p\u003e\n    \u003cp\u003e\n     8x 1080p @ 30 (HEVC)\n    \u003c\/p\u003e\n   \u003c\/td\u003e\n  \u003c\/tr\u003e\n  \u003ctr\u003e\n   \u003ctd width=\"132\"\u003e\n    Kamera\n   \u003c\/td\u003e\n   \u003ctd width=\"395\"\u003e\n    12 Lanes (3x4 oder 4x2) MIPI CSI-2 DPHY 1.1 (18 Gbit\/s)\n   \u003c\/td\u003e\n  \u003c\/tr\u003e\n  \u003ctr\u003e\n   \u003ctd rowspan=\"2\" width=\"132\"\u003e\n    Konnektivität\n   \u003c\/td\u003e\n   \u003ctd width=\"395\"\u003e\n    Wi-Fi erfordert externen Chip\n   \u003c\/td\u003e\n  \u003c\/tr\u003e\n  \u003ctr\u003e\n   \u003ctd width=\"395\"\u003e\n    10\/100\/1000 BASE-T Ethernet\n   \u003c\/td\u003e\n  \u003c\/tr\u003e\n  \u003ctr\u003e\n   \u003ctd width=\"132\"\u003e\n    Display\n   \u003c\/td\u003e\n   \u003ctd width=\"395\"\u003e\n    HDMI 2.0 oder DP1.2 | eDP 1.4 | DSI (1 x2) 2 gleichzeitig\n   \u003c\/td\u003e\n  \u003c\/tr\u003e\n  \u003ctr\u003e\n   \u003ctd width=\"132\"\u003e\n    UPHY\n   \u003c\/td\u003e\n   \u003ctd width=\"395\"\u003e\n    1 x1\/2\/4 PCIE, 1x USB 3.0, 3x USB 2.0\n   \u003c\/td\u003e\n  \u003c\/tr\u003e\n  \u003ctr\u003e\n   \u003ctd width=\"132\"\u003e\n    E\/A\n   \u003c\/td\u003e\n   \u003ctd width=\"395\"\u003e\n    1x SDIO \/ 2x SPI \/ 4x I2C \/ 2x I2S \/ GPIOs -\u003e I2C, I2S\n   \u003c\/td\u003e\n  \u003c\/tr\u003e\n  \u003ctr\u003e\n   \u003ctd width=\"132\"\u003e\n    Größe\n   \u003c\/td\u003e\n   \u003ctd width=\"395\"\u003e\n    69,6 mm x 45 mm\n   \u003c\/td\u003e\n  \u003c\/tr\u003e\n  \u003ctr\u003e\n   \u003ctd width=\"132\"\u003e\n    Mechanisch\n   \u003c\/td\u003e\n   \u003ctd width=\"395\"\u003e\n    260-Pin Kantenstecker\n   \u003c\/td\u003e\n  \u003c\/tr\u003e\n \u003c\/tbody\u003e\n\u003c\/table\u003e\n\u003ch3\u003e\n Technische Daten des Trägerboards\n\u003c\/h3\u003e\n\u003ctable\u003e\n \u003ctbody\u003e\n  \u003ctr\u003e\n   \u003ctd width=\"129\"\u003e\n    Anschluss\n   \u003c\/td\u003e\n   \u003ctd width=\"242\"\u003e\n    Jetson-10-1-A0\n   \u003c\/td\u003e\n   \u003ctd width=\"240\"\u003e\n    NVIDIA Jetson Nano 2GB Developer Kit | NVIDIA Developer\n   \u003c\/td\u003e\n  \u003c\/tr\u003e\n  \u003ctr\u003e\n   \u003ctd width=\"129\"\u003e\n    Jetson Modulanschluss\n   \u003c\/td\u003e\n   \u003ctd width=\"242\"\u003e\n    1*Jetson SODIMM Anschluss, 260-polig\n   \u003c\/td\u003e\n   \u003ctd width=\"240\"\u003e\n    1*Jetson SODIMM Anschluss, 260-polig\n   \u003c\/td\u003e\n  \u003c\/tr\u003e\n  \u003ctr\u003e\n   \u003ctd width=\"129\"\u003e\n    USB 3.0\n   \u003c\/td\u003e\n   \u003ctd width=\"242\"\u003e\n    1 * USB 3.0 Typ A Anschluss\n   \u003c\/td\u003e\n   \u003ctd width=\"240\"\u003e\n    4 * USB 3.0 Typ A Anschluss\n   \u003c\/td\u003e\n  \u003c\/tr\u003e\n  \u003ctr\u003e\n   \u003ctd width=\"129\"\u003e\n    USB 2.0\n   \u003c\/td\u003e\n   \u003ctd width=\"242\"\u003e\n    2 * USB 2.0 Typ A Anschluss\n    \u003cp\u003e\n     1 * USB 2.0 Typ C Anschluss\n    \u003c\/p\u003e\n   \u003c\/td\u003e\n   \u003ctd width=\"240\"\u003e\n    1 * USB Micro B, RA Buchse\n   \u003c\/td\u003e\n  \u003c\/tr\u003e\n  \u003ctr\u003e\n   \u003ctd width=\"129\"\u003e\n    Ethernet-Port\n   \u003c\/td\u003e\n   \u003ctd width=\"242\"\u003e\n    1*RJ45 Gigabit Ethernet Anschluss (10\/100\/1000)\n   \u003c\/td\u003e\n   \u003ctd width=\"240\"\u003e\n    1*RJ45 Gigabit Ethernet Anschluss (10\/100\/1000)\n   \u003c\/td\u003e\n  \u003c\/tr\u003e\n  \u003ctr\u003e\n   \u003ctd width=\"129\"\u003e\n    Display-Port\n   \u003c\/td\u003e\n   \u003ctd width=\"242\"\u003e\n    1*HDMI Typ A\n   \u003c\/td\u003e\n   \u003ctd width=\"240\"\u003e\n    1*HDMI Typ A und 1*DP\n   \u003c\/td\u003e\n  \u003c\/tr\u003e\n  \u003ctr\u003e\n   \u003ctd width=\"129\"\u003e\n    CSI Kameraanschluss\n   \u003c\/td\u003e\n   \u003ctd width=\"242\"\u003e\n    2*CSI Kamera (15 Pos., 1mm Raster, MIPI CSI-2)\n   \u003c\/td\u003e\n   \u003ctd width=\"240\"\u003e\n    1*CSI Kamera (15 Pos., 1mm Raster, MIPI CSI-2)\n   \u003c\/td\u003e\n  \u003c\/tr\u003e\n  \u003ctr\u003e\n   \u003ctd width=\"129\"\u003e\n    M.2 Key E\n   \u003c\/td\u003e\n   \u003ctd width=\"242\"\u003e\n    1*M.2 Key E Steckplatz (75-polig) 2230\n   \u003c\/td\u003e\n   \u003ctd width=\"240\"\u003e\n    1*M.2 Key E Steckplatz (75-polig) 2230\n   \u003c\/td\u003e\n  \u003c\/tr\u003e\n  \u003ctr\u003e\n   \u003ctd width=\"129\"\u003e\n    M.2 Key M\n   \u003c\/td\u003e\n   \u003ctd width=\"242\"\u003e\n   \u003c\/td\u003e\n   \u003ctd width=\"240\"\u003e\n   \u003c\/td\u003e\n  \u003c\/tr\u003e\n  \u003ctr\u003e\n   \u003ctd width=\"129\"\u003e\n    Multifunktionsport\n   \u003c\/td\u003e\n   \u003ctd width=\"242\"\u003e\n    2.0 Pitch 40 PIN\n   \u003c\/td\u003e\n   \u003ctd width=\"240\"\u003e\n    2.0 Pitch 40 PIN\n   \u003c\/td\u003e\n  \u003c\/tr\u003e\n  \u003ctr\u003e\n   \u003ctd width=\"129\"\u003e\n    Tastenleiste\n   \u003c\/td\u003e\n   \u003ctd width=\"242\"\u003e\n    1*Tastenleiste\n   \u003c\/td\u003e\n   \u003ctd width=\"240\"\u003e\n    1*Tastenleiste\n   \u003c\/td\u003e\n  \u003c\/tr\u003e\n  \u003ctr\u003e\n   \u003ctd width=\"129\"\u003e\n    Lüfteranschluss\n   \u003c\/td\u003e\n   \u003ctd width=\"242\"\u003e\n    1*Picoblade Anschluss\n   \u003c\/td\u003e\n   \u003ctd width=\"240\"\u003e\n    1*Picoblade Anschluss\n   \u003c\/td\u003e\n  \u003c\/tr\u003e\n  \u003ctr\u003e\n   \u003ctd width=\"129\"\u003e\n    CAN\n   \u003c\/td\u003e\n   \u003ctd width=\"242\"\u003e\n   \u003c\/td\u003e\n   \u003ctd width=\"240\"\u003e\n   \u003c\/td\u003e\n  \u003c\/tr\u003e\n  \u003ctr\u003e\n   \u003ctd width=\"129\"\u003e\n    Micro SD Karte\n   \u003c\/td\u003e\n   \u003ctd width=\"242\"\u003e\n    Reserviert\n   \u003c\/td\u003e\n   \u003ctd width=\"240\"\u003e\n   \u003c\/td\u003e\n  \u003c\/tr\u003e\n  \u003ctr\u003e\n   \u003ctd width=\"129\"\u003e\n    RTC\n   \u003c\/td\u003e\n   \u003ctd width=\"242\"\u003e\n    Reserviert\n   \u003c\/td\u003e\n   \u003ctd width=\"240\"\u003e\n    Reserviert\n   \u003c\/td\u003e\n  \u003c\/tr\u003e\n  \u003ctr\u003e\n   \u003ctd width=\"129\"\u003e\n    Strom\n   \u003c\/td\u003e\n   \u003ctd width=\"242\"\u003e\n    1* Typ-C Anschluss\n   \u003c\/td\u003e\n   \u003ctd width=\"240\"\u003e\n    1* Typ-C Anschluss\n   \u003c\/td\u003e\n  \u003c\/tr\u003e\n \u003c\/tbody\u003e\n\u003c\/table\u003e\n\u003ch2\u003e\n Teileliste\n\u003c\/h2\u003e\n\u003cp\u003e\n 1 x Acryl-Abdeckung\n\u003c\/p\u003e\n\u003cp\u003e\n 1 x Aluminiumrahmen\n\u003c\/p\u003e\n\u003cp\u003e\n 1 x Jetson Nano Modul\n\u003c\/p\u003e\n\u003cp\u003e\n 1 x Kühlkörper\n\u003c\/p\u003e\n\u003cp\u003e\n 1 x Trägerplatine\n\u003c\/p\u003e","brand":"Nvidia","offers":[{"title":"Default Title","offer_id":56578220884349,"sku":"110061362","price":278.54,"currency_code":"GBP","in_stock":true}],"thumbnail_url":"\/\/cdn.shopify.com\/s\/files\/1\/0914\/9972\/5181\/files\/recomputer_jetson_front-14_1.jpg?v=1753831055","url":"https:\/\/www.unmannedtechshop.co.uk\/de\/products\/recomputer-j1010-sl4","provider":"Unmanned Tech","version":"1.0","type":"link"}