Компьютерлік кронштейнге орташа баға диапазоны қандай?

Компьютерлік кронштейнБұл компьютерлік техниканы әртүрлі беттерге орнату үшін қолданылатын аппараттық құрал. Бұл тегіс беті бар, ол компьютер немесе монитор орналастырылуы және оны үстелге немесе қабырғаға бұрауға болатын жақтарға бекітетін құрылғы. Компьютерлік кронштейндер үйлерде, кеңселерде және басқа жерлерде пайдалы, онда адамдар компьютерлерді жұмыс немесе жеке мақсаттарда қолданады. Олар түрлі өлшемдер мен материалдардан келеді және әр түрлі салмақтар мен компьютерлік техниканың өлшемдерін қолдай алады.

Компьютерлік кронштейнге орташа баға диапазоны қандай?

Компьютерлік кронштейннің орташа бағасы жақшаның мөлшері, материалы, салмақтық сыйымдылығына байланысты өзгеруі мүмкін. Әдетте, компьютердің негізгі кронштейні 10 доллардан 20 долларға дейін, ал температурасы, мысалы, реттелетін бұрыштар мен кабельдерді басқару сияқты кеңейтілген жақшалар 50 немесе одан да көп мөлшерге дейін болуы мүмкін.

Компьютерлік жақшалардың әр түрлі түрлері қандай?

Нақты мақсаттарға арналған компьютерлік жақшалардың әр түрлі түрлері бар. Кейбір кронштейндер мониторларды қолдауға арналған, ал басқалары жұмыс үстеліндегі компьютерлерді немесе ноутбуктерді қолдауға арналған. Сондай-ақ, компьютерлердің немесе мониторлардың белгілі бір үлгілеріне арналған кронштейндер бар. Сонымен қатар, кейбір кронштейндерде пайдаланушыға компьютерді ыңғайлы бұрышта орналастыруға мүмкіндік беретін реттелетін бұрыштар бар.

Компьютердің кронштейнін қалай орнатуға болады?

Орнату процедуралары компьютердің кронштейнінің түрі мен дизайнына байланысты өзгереді. Әдетте, жақшалар алдымен оларды компьютер немесе монитор орнатылатын жерге қосу арқылы орнатылады, мысалы, үстел немесе қабырға. Кронштейн бекітілгеннен кейін, компьютерді немесе мониторды кронштейннің тегіс бетіне қоюға болады және бұрандалармен бекітіледі.

Компьютерлік жақшалар қандай материалдардан жасалған?

Компьютерлік кронштейндер пластиктен, металлға немесе екеуінің үйлесіміне ұқсас әр түрлі материалдардан жасалуы мүмкін. Материалдарды таңдау салмақ сыйымдылығы, кронштейн қолданылатын ортасы және қалаған эстетик сияқты факторларға байланысты. Қорытындылай келе, компьютерлік кронштейндер компьютерлік техниканы беттерге орнатудың маңызды құралы болып табылады. Компьютерлік кронштейннің орташа бағасы жақшаның түрі мен мүмкіндіктеріне байланысты өзгереді. Компьютерлік жақшалардың, орнату процедураларының және оларды өндіру үшін қолданылатын материалдардың әртүрлі түрлері бар. Оңтайлы өнімділік үшін нақты компьютерлік жабдыққа және қоршаған ортаға қолайлы кронштейнді таңдау маңызды.

Ninghai Bohong Metal Products Co., Ltd. металл бұйымдарын, соның ішінде компьютерлік кронштейндерді өндіруге мамандандырылған компания. Біз бәсекеге қабілетті бағамен сапалы өнімдердің кең спектрін ұсынамыз. Біздің веб-сайт,https://www.bohowallet.com, біздің өнімдеріміз бен қызметтеріміз туралы көбірек ақпарат бар. Егер сізде қандай-да бір сұрақтар болса, бізге хабарласыңызSales03@nhbohong.com.

Ғылыми-зерттеу жұмыстары:

1. Канблинг, Лесли П., Майкл Л. Л. Литтман және Андрей В. Мур. «Артықшылық туралы білім беру: сауалнама». Жасанды интеллект журналы 4 (1996): 237-285.

2. Расселл, Стюарт Дж. Және Питер Норвиг. «Жасанды интеллект: заманауи көзқарас». Pearson Education Limited, 2016 ж.

3 «Терең оқу». Mit баспасөз, 2016 ж.

4. Хангер, Курт, Максвелл Стинчкомбе және Халбер ақ. «Көп қабатты баттама желілері - бұл әмбебап жуылар». Нейрондық желілер 2, жоқ. 5 (1989): 359-366.

5. Вапник, Владимир Наумович. «Статистикалық оқыту теориясының табиғаты». Springer Science & Busion БАҚ, 2013 ж.

6. Бенго, Йошуа, Иан Дж. Гудфеллоу және Һарон Чатвилл. «Өкілдерді терең үйрену: асыға күтемін». Құрылғыны 2, жоқ қорлар мен трендтер® жоқ. 1 (2013): 1-127.

7. Крижевский, Алекс, Илья Сутскев және Джинтон. «Терең консервіленген нейрондық желілермен есептеу». Нейрондық ақпаратты өңдеу жүйелеріндегі жетістіктер 25 (2012): 1097-1105.

8. Кингма, Дидерік П., Джимми Лей Ба. «Адам: Стохастикалық оңтайландыру әдісі». Arxiv Preprint Arxiv: 1412.6980 (2014).

9. Ол, каиминг, Сянгю Чжан, Шаокинг Рен және Джань Күн. «Суретті тануға арналған терең қалдық». Компьютерлік көру және үлгіні тану бойынша IEEE конференциясының материалдарында, 770-778 бет. 2016 ж.

10. Күміс, Дэвид, Ая Хуанг, Крис Дж. Маддисон, Артур Гуз, Лоран Сифр, Джордж ван Денсче, Джордж Шриттвицер және басқалар. «Терең нейрондық желілермен және ағаштан іздеу ойынын игеру». Табиғат 529, жоқ. 7587 (2016): 484-489.