Try our cookies Alza.cz a. s., Company identification number 27082440, use cookies and other data to ensure the proper functioning of the website and, with your consent, also, among other things, to personalize advertising and the content of our websites. By clicking on the “I understand“ button, you agree to the use of cookies and the transfer of data regarding the behavior on the website for displaying targeted advertising on social networks and advertising networks on other websites.
Alzak icon
Catalogue

Home Assistant Green

4.8 376 ratings
Central Unit - used to control the household, communication via Apple HomeKit, Amazon Alexa, Google Home and Manufacturer Apps, compatible with Android and iOS, control in Czech and English, mains power supply
67,990 Ft
Shop faster with pickup at AlzaBox or in-store.
24-month warranty Code:  HA23_01
Home Assistant Green 67,990 Ft Unsealed - in stock 1 pcs
Buy

Home Assistant Green

Home Assistant Green is an almost new item, in perfect condition, and comes with a full warranty. However, someone opened the original packaging before you. Why? It could have been an unwanted gift. For detailed information, click here.
  • .

Specifications

Compare

Input voltage

Input voltage
12 V

Indicator

Indicator
Digital

Use

Expandability
Open system
Operation
Standalone

Connectivity

Supported OS
Android, iOS
Compatible app
Apple Home, Google Home, Samsung SmartThings
Compatible voice assistants
Amazon Alexa, Google Assistant, Siri
Power supply
Power plug
Application language
Czech, English, Slovak

Connection

Connection
Ethernet
Protocol
ZigBee, Z-Wave

Use

Expandability
Open system
Operation
Standalone
Area of use
Heating and cooling, Home control, Lighting, Security

Usage

Usage
central unit

Features

Distribution
EU
Colour
Transparent

Dimensions and weight

Width
11 cm
Height
3.2 cm
Depth
11 cm
Weight
340 g
More Specifications

hascon s.r.o., Šustekova 20, 85104 Bratislava, Slovensko, [email protected], +421 903 55 44 50

Note:

Specifications can be changed without notice. Images are for illustrative purposes only.

There are no posts in this discussion.
More Information

Okosotthon kompromisszumok nélkül – a nyílt és a zárt rendszerek előnyei és hátrányai

Az okosotthon kiválasztásakor sokan szembesülnek az alapvető kérdéssel: nyílt rendszert válasszanak a széles kompatibilitás miatt, vagy egy márka zárt ökoszisztémájára támaszkodjanak? Mindkét lehetőségnek megvannak az előnyei és hátrányai, a megfelelő választás pedig attól függ, számodra mi a fontosabb. Hogyan lehet eligazodni a témában, és melyik megoldás a legjobb számodra?

Hogyan kerülhetők el a téves riasztások az okosotthonban?

Az okos biztonsági rendszerek téves riasztásai nemcsak kellemetlenek, hanem anyagilag is költségesek lehetnek. A kiváltó okok helyes megértése és a leggyakoribb hibák kiküszöbölése kulcsfontosságú az okosotthon hatékony és megbízható védelméhez.

Mi az okosotthon?

Az okosotthon fokozatosan megváltoztatja a lakhatásunkat. Nemcsak kényelmet és energiatakarékosságot kínál, hanem biztonságot és egyszerű vezérlést is. Ismerd meg, hogyan működik és mit kínál.

Új alternatívák, nagyobb adatközpontok

A mesterséges intelligencia nemcsak olyan „összekapcsolt” asszisztensek segítségével lép be a világunkba, mint a Microsoft Copilot, hanem már most is jelen van benne számos egycélú eszköz révén. Ezek közül valószínűleg a számítási fényképezés eszközeit használják a leggyakrabban, amelyek lehetővé teszik, hogy viszonylag kis érzékelőkből és tökéletlen lencsékből minden körülmény között jó minőségű képet számítsanak ki, legyen szó színkorrekcióval és hosszú expozícióval készült éjszakai fényképről, az elektronikus stabilizálással történő rázkódáscsökkentésről vagy elmosott hátterű portréfotóról. Jelenleg további egycélú eszközök is megjelennek, például a fényképen lévő objektumok eltávolításának vagy áthelyezésének lehetősége, a rögzített videó valós idejű módosítása és más funkciók.

Az 1950-es évek túlzott optimizmusa

A mesterséges intelligencia 1956-ban, a Dartmouth College-ban vált önálló kibernetikai tudományterületté, ahol akkoriban olyan úttörők dolgoztak, mint Marvin Minsky, John McCarthy, Claude Shannon, Nathan Rochester, Ray Solomonoff, Oliver Selfridge, Trenchard More, Arthur Samuel és Allen Newell. Optimista korszak volt ez, amelyben azt feltételezték, hogy még ez a generáció megéri a gondolkodó gépek megjelenését. Ez az optimizmus azon alapult, hogy a logikai következtetés területén viszonylag gyorsan értek el előrelépéseket.

A Cerebras szuperóriás chipjei

Az egyik áttörést jelentő újdonságot azok a szuperóriás chipek jelentik, amelyek egy teljes wafer, vagyis a chipek gyártásához használt szilícium-egykristályból kivágott lap teljes felületét elfoglalják. A chipgyártás egy rendkívül tiszta egykristály előállításával kezdődik, amelyet lehűlés után különálló lemezekre, vagyis waferekre vágnak. A waferek mérete összefügg azoknak a gépeknek a képességeivel, amelyek litográfiai struktúrákat hoznak létre rajtuk; jellemzően 30 cm átmérőjű, kör alakú wafereket használnak. Minden waferen litográfiával nagyszámú különálló chipet alakítanak ki, majd a wafert ezek mentén feldarabolják. A Cerebras azonban teljesen más megoldást választott: a teljes felületet egyetlen óriási chip foglalja el.

Intelligens információkeresők

Amikor megjelent a Google keresője, az valódi forradalmat jelentett. Az első keresőmotorok többsége, például az AltaVista és a Northern Light, az internetes oldalak gépi indexelését használta, a Google azonban azzal a forradalmi ötlettel állt elő, hogy az oldalakat ne a tartalmuk, hanem a rájuk mutató hivatkozások alapján rangsorolja. Az oldalak keresési sorrendjének módosítására szolgáló keresőoptimalizálást (SEO, Search Engine Optimization) az egyszerű keresőmotorok esetében könnyű volt elvégezni: a kulcsszavakat például sokszor megismételték az oldalakon, miközben „fehér betűkkel, fehér háttéren” jelenítették meg őket, így csak a gépi indexelés számára voltak láthatók.

Moravec paradoxona, avagy miért nem mennek nekünk a könnyű dolgok

Miközben a mesterséges intelligencia fejlődése a múlt század hatvanas éveiben tovább folytatódott, az osztrák származású matematikus és jövőkutató, Hans Moravec felfigyelt egy különös dologra: a számítógépek viszonylag könnyen meg tudtak oldani nehéz matematikai problémákat, de tragikusan kudarcot vallottak olyan teljesen hétköznapi feladatoknál, amelyeken az emberek még csak el sem gondolkodnak, például a képfelismerés, a természetes környezetben való mozgás vagy az, amit józan, természetes logikának nevezünk. Miközben minden kisgyermek könnyen felismeri, „melyik tárgy van távolabb”, vagyis melyik tárgy helyezkedik el egy másik mögött, a mesterséges intelligencia területén a jelenetelemzés önálló szakterületté vált.

Az üzemeltetési költségek kérdése

Jelenleg meglehetősen nehéz megbecsülni, milyen valós üzemeltetési igényekkel jár majd a mesterséges intelligencia alkalmazása. Ennek első oka, hogy még mindig kísérleti szakaszban vagyunk, amikor az alkalmazást inkább tesztelik, mintsem rutinszerűen üzemeltetik. A második ok pedig az, hogy továbbra is rendkívül gyors fejlődés zajlik, amelyben hamarosan talán maga a mesterséges intelligencia is közreműködik majd.

Gyakorlati alkalmazások keresése

Az 1970-es években a mesterséges intelligencia kutatásának finanszírozása kezdett elapadni, az érdeklődés pedig az akkoriban teljesen új terület, vagyis a mikroprocesszorok és a mikroszámítógépek felé fordult. Ezek egyáltalán nem tették lehetővé a nagy erőforrás-igényű mesterségesintelligencia-alkalmazások futtatását, ezért az érdeklődés a szabályalapú rendszerek felé tolódott.

Az AI térhódításának első lépései a világunkban

A mesterséges intelligencia nemcsak olyan „összekapcsolt” asszisztensek segítségével lép be a világunkba, mint a Microsoft Copilot, hanem már most is jelen van benne számos egycélú eszköz révén.

Kis és nagy intelligencia

A legtöbb sci-fi olyan gépekkel foglalkozik, amelyek képességei hasonlóak az emberéhez, vagy meg is haladják azokat, és azt a rendkívül népszerű kérdést boncolgatja: „Mit fogunk tenni, amikor már nem mi leszünk a bolygó legmagasabb szintű intelligenciája?” Az emberiségnek éppen azért sikerült benépesítenie és nagyrészt uralma alá hajtania a világot, mert intelligensebbek vagyunk a többi fajnál. Nem mi vagyunk a legerősebbek, nem tudunk víz alatt élni, nem tudunk repülni, és a természetes szőrzetünk sem túl figyelemreméltó, de mindezeket a korlátokat megtanultuk azzal ellensúlyozni, hogy egyszerűen mi vagyunk a legokosabbak.

Hogyan tanul valójában a mesterséges intelligencia?

Függetlenül attól, hogy ma milyen AI-modelleket használnak, ezek általában szigorúan különválasztják a tanulási módot (learning) és a működési módot (inference). Teljesen elkülönülő üzemmódokról van szó, amelyek eltérő működési algoritmusokkal, gyökeresen különböző számításiidő- és energiaigénnyel rendelkeznek, és nem ritkán más hardveren is futnak.

Önvezető autók

Nagy érdeklődést váltanak ki az ADS-nek (Automated Driving Systems) nevezett autonóm járművezetési rendszerek. Ezek egy meglehetősen összetett rendszert alkotnak, amely nemcsak vezérlőszámítógépekből, hanem belső és külső érzékelőkből is áll. Ezek nemcsak az autó sebességére vonatkozó adatokat rögzítik, hanem a kamerák képét és más érzékelők, például kompakt radarok vagy lézerszkennerek, azaz lidarok adatait is.

Az AI-modellek robbanásszerű növekedése

A mesterséges intelligencia iránti jelenlegi érdeklődési hullám az OpenAI generatív intelligenciája, a ChatGPT megjelenésével, valamint a DALL·E és a Midjourney generatív intelligenciák 2023 eleji hozzáférhetővé válásával kezdődött. Ezt a megjelenést a kritikusok néha „túl korainak” nevezik – de mit jelent az, hogy valami túl korai a technológiák világában?
Reviews Home Assistant Green
Accessories for Home Assistant Green
P-DC1-WEB15
30 év tapasztalat az e-kereskedelemben
3 million megrendelés évente
a vásárlók 98% visszatérõ
Több infó