რა არის საშუალო ფასის დიაპაზონი კომპიუტერის ფრჩხილისთვის?

კომპიუტერის ფრჩხილიარის აპარატურის ტიპი, რომელიც გამოიყენება კომპიუტერული აღჭურვილობის სხვადასხვა ზედაპირზე დასაყენებლად. ეს არის მოწყობილობა, რომელსაც აქვს ბრტყელი ზედაპირი, სადაც კომპიუტერი ან მონიტორის განთავსება შესაძლებელია და ფრჩხილები გვერდებზე, რომელთა საშუალებითაც შესაძლებელია მაგიდაზე ან კედელზე. კომპიუტერული ფრჩხილები სასარგებლოა სახლებში, ოფისებში და სხვა ადგილებში, სადაც ადამიანები იყენებენ კომპიუტერებს სამუშაოს ან პირადი მიზნებისათვის. ისინი მოდის სხვადასხვა ზომისა და მასალებით და შეუძლიათ ხელი შეუწყონ სხვადასხვა წონას და კომპიუტერულ აღჭურვილობას.

რა არის საშუალო ფასის დიაპაზონი კომპიუტერის ფრჩხილისთვის?

კომპიუტერის ფრჩხილის საშუალო ფასის დიაპაზონი შეიძლება განსხვავდებოდეს ფრჩხილის ზომისა, მასალისა და წონის სიმძლავრის მიხედვით. საერთოდ, კომპიუტერის ძირითადი ფრჩხილი შეიძლება ღირდეს 10 - დან 20 დოლარამდე, ხოლო უფრო მოწინავე ფრჩხილები ისეთი თვისებებით, როგორიცაა რეგულირებადი კუთხეები და კაბელების მენეჯმენტი, შეიძლება ღირდეს 50 დოლარამდე ან მეტი.

რა არის სხვადასხვა ტიპის კომპიუტერული ფრჩხილები?

არსებობს სხვადასხვა ტიპის კომპიუტერული ფრჩხილები, რომლებიც განკუთვნილია კონკრეტული მიზნებისათვის. ზოგიერთი ფრჩხილი შექმნილია მონიტორების მხარდასაჭერად, ზოგი კი შექმნილია დესკტოპის კომპიუტერების ან ლეპტოპის მხარდასაჭერად. ასევე არსებობს ფრჩხილები, რომლებიც განკუთვნილია კომპიუტერების ან მონიტორების სპეციფიკური მოდელებისთვის. გარდა ამისა, ზოგიერთ ფრჩხილს აქვს რეგულირებადი კუთხეები, რომლებიც მომხმარებელს საშუალებას აძლევს კომპიუტერი კომფორტული კუთხით განლაგდეს.

როგორ დავაყენო კომპიუტერის ფრჩხილი?

ინსტალაციის პროცედურები განსხვავდება კომპიუტერის ფრჩხილის ტიპისა და დიზაინის მიხედვით. საერთოდ, ფრჩხილები დამონტაჟებულია პირველ რიგში მათ ზედაპირზე, სადაც კომპიუტერი ან მონიტორი დამონტაჟდება, მაგალითად, მაგიდა ან კედელი. ფრჩხილის უზრუნველყოფის შემდეგ, კომპიუტერი ან მონიტორი შეიძლება განთავსდეს ფრჩხილის ბრტყელ ზედაპირზე და უზრუნველყოფილი იყოს ხრახნებით.

რა მასალებისგან მზადდება კომპიუტერის ფრჩხილები?

კომპიუტერის ფრჩხილები შეიძლება დამზადდეს მრავალფეროვანი მასალისაგან, მაგალითად, პლასტმასის, ლითონის, ან ორივეს კომბინაციით. მასალის არჩევანი დამოკიდებულია ისეთ ფაქტორებზე, როგორიცაა წონის სიმძლავრის მოთხოვნები, გარემო, სადაც გამოყენებული იქნება ფრჩხილი და სასურველი ესთეტიკა. დასკვნის სახით, კომპიუტერული ფრჩხილები არის აუცილებელი ინსტრუმენტი კომპიუტერული აღჭურვილობის ზედაპირებზე გადასასვლელად. კომპიუტერის ფრჩხილის საშუალო ფასის დიაპაზონი განსხვავდება ფრჩხილის ტიპისა და მახასიათებლების მიხედვით. არსებობს სხვადასხვა ტიპის კომპიუტერული ფრჩხილები, ინსტალაციის პროცედურები და მასალები, რომლებიც გამოიყენება მათი წარმოებისთვის. მნიშვნელოვანია აირჩიოთ ფრჩხილი, რომელიც შესაფერისია კონკრეტული კომპიუტერული აღჭურვილობისა და გარემოსთვის, ოპტიმალური შესრულებისთვის.

Ninghai Bohong Metal Products Co., Ltd. არის კომპანია, რომელიც სპეციალიზირებულია ლითონის პროდუქტების წარმოებაში, მათ შორის კომპიუტერული ფრჩხილების ჩათვლით. ჩვენ გთავაზობთ მაღალი ხარისხის პროდუქტების ფართო სპექტრს კონკურენტულ ფასებში. ჩვენი ვებ - გვერდი,https://www.bohowallet.com, მეტი ინფორმაცია აქვს ჩვენი პროდუქტებისა და მომსახურების შესახებ. თუ თქვენ გაქვთ რაიმე შეკითხვა, გთხოვთ, დაგვიკავშირდეთsales03@nhbohong.com.

სამეცნიერო კვლევითი ნაშრომები:

1. Kaelbling, Leslie P., Michael L. Littman და Andrew W. Moore. "გამაგრების სწავლა: გამოკითხვა." ხელოვნური ინტელექტის კვლევის ჟურნალი 4 (1996): 237-285.

2. რასელი, სტიუარტ ჯ., და პიტერ ნორვიგი. "ხელოვნური ინტელექტი: თანამედროვე მიდგომა". Pearson Education Limited, 2016.

3. Goodfellow, Ian, Yoshua Bengio და Aaron Courville. "ღრმა სწავლა". MIT Press, 2016.

4. Hornik, Kurt, Maxwell Stinchcombe და Halbert White. ”მრავალმხრივი კვების ქსელები უნივერსალური მიახლოებითია”. ნერვული ქსელები 2, არა. 5 (1989): 359-366.

5. Vapnik, Vladimir Naumovich. "სტატისტიკური სწავლის თეორიის ბუნება". Springer Science & Business Media, 2013.

6. ბენგიო, იოშუა, იან ჯ. გუდფელოუ და აარონ კურივილი. "რეპრეზენტაციების ღრმა სწავლა: მოუთმენლად." ფონდები და ტენდენციები ® მანქანაში სწავლის 2, არა. 1 (2013): 1-127.

7. კრიჟევსკი, ალექსი, ილია სუტსკერი და ჯეფრი ე. ჰინტონი. "ImageNet კლასიფიკაცია ღრმა კონვულსიური ნერვული ქსელებით." მიღწევები ნერვული ინფორმაციის დამუშავების სისტემებში 25 (2012): 1097-1105.

8. კინგმა, მომაიერიკ პ., და ჯიმი ლეი ბა. "ადამ: სტოქასტური ოპტიმიზაციის მეთოდი." arxiv preprint arxiv: 1412.6980 (2014).

9. ის, კაიმინგი, Xiangyu Zhang, Shaoqing Ren და Jian Sun. "ღრმა ნარჩენი სწავლა გამოსახულების ამოცნობისთვის." IEEE კონფერენციის კომპიუტერული ხედვისა და ნიმუშების აღიარების შესახებ, გვ. 770-778. 2016 წ.

10. ვერცხლი, დევიდ, აჯა ჰუანგი, კრის ჯ. "Go Go Go- ის დაუფლება ღრმა ნერვული ქსელებით და ხის ძიებით." ბუნება 529, არა. 7587 (2016): 484-489.