Wie ist das Preismodell von Actcast?

Das Preismodell von Actcast ist ein monatliches Abonnementmodell, und die Gebühren werden den Anwendungsentwicklern monatlich in Rechnung gestellt. Die berechnete Summe basiert auf der Nutzung der entwickelten Anwendungen.

Wie wird die Plattformnutzungsgebühr pro Anwendung berechnet?

Plattformnutzungsgebühr pro Anwendung = Summe der maximalen gleichzeitigen Nutzung dieser Anwendung in jeder Gruppe für den aktuellen Monat * Einheitspreis der Plattformnutzungsgebühr

Wie kann ich den Nutzungsstatus überprüfen?

Der Nutzungsstatus kann unter „Nutzung“ überprüft werden. Diese Vorgänge können von Benutzern mit der Rolle „Billing Manager“ oder höher in der Zielgruppe durchgeführt werden.

Wann werden Rechnungen versendet?

Rechnungen werden zu Beginn jedes Monats versendet.

Sind Demo-Anwendungen kostenlos nutzbar?

Ja, alle Benutzer können Demo-Anwendungen kostenlos nutzen.

Actcast - IoT-Plattform, die physische Weltdaten mit Deep Learning auf Edge-Geräten mit dem Web verbindet.

Name: Actcast
Brand: Actcast
Availability: InStock

Actcast Einführung

Was ist das Actcast?

Actcast ist ein IoT-Plattformdienst, der Ereignisse und Daten aus der physischen Welt mit Deep-Learning-Inferenz auf Edge-Geräten mit dem Web verbindet. Er ermöglicht Nutzern, physische Weltinformationen durch Deep-Learning-Inferenz auf Edge-Geräten zu erhalten und mit dem Web zu verknüpfen, um fortschrittliche IoT-Lösungen zu erstellen. Actcast nutzt Edge-Computing, um Kosten für Datenübertragung und Server zu reduzieren und das Risiko von Datenschutz- und Vertraulichkeitsverletzungen zu verringern. Raspberry Pi ist das erste unterstützte Edge-Gerät.

Wie verwenden Actcast?

Nutzer können sich mit ihrer E-Mail anmelden, um Actcast zu nutzen. Anschließend können sie Anwendungen entwickeln und bereitstellen, die Deep-Learning-Inferenz auf Edge-Geräten verwenden, um physische Weltdaten zu erfassen und zu verarbeiten und diese Daten mit dem Web zu verknüpfen, um IoT-Lösungen zu erstellen.

Warum wählen Actcast?

Wählen Sie dies, wenn Sie IoT-Lösungen entwickeln und Deep Learning direkt auf Edge-Geräten nutzen möchten. Es senkt Kosten und Datenschutzrisiken durch lokale Datenverarbeitung und unterstützt Geräte wie Raspberry Pi. Ideal für fortgeschrittene, sichere IoT-Projekte.