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TinyML 是機器學習和嵌入式 IoT 設備的交叉領域,是一門新興的工程學科,具有革新許多行業的潛力。
TinyML 源自物聯網 IoT 的概念。物聯網的傳統做法,是將數據從本地設備發送到云端處理。
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TinyML計算機視覺正在通過microNPU(μ NPU)變為現實
今天的計算機視覺(CV)技術正處于一個轉折點,主要趨勢正在融合,使云技術在微小的邊緣AI設備中變得無處不在。技術進步使這種以云為中心的人工智能技術能夠擴...
TinyML人工智能算法的運行離不開計算的硬件 - 微控制器(MCU),借助TinyML工具、NPU的硬件加速以及平臺化的部署,大大提升微控制器(MCU...
RT-Thread上部署TinyMaix推理框架,使MCU賦予AI能力
MCU AI代表著微控制器上的人工智能。它是將機器學習和深度學習模型部署到資源有限但功能強大的微控制器中,以實現智能決策和感知。以下是MCU AI的一些...
TinyML 是指在 Arduino 這類 MCU 板子上也能做到簡易的神經網絡推論,讓基本的傳感器數據分析也能透過機器學習來找到更多有趣的信息。
最近,隨著機器學習(ML, Machine Learning)的進步出現了分歧,分為兩個規模:一個是傳統的大型ML(云ML),模型越來越大,以實現準確性...
【tinyML】使用EdgeImpulse讓您的Arduino可以辨識手勢!
Wio Terminal 是一款專門用于 IoT 與 TinyML 的多功能開發板 – 包含了 ATSAMD51P19 芯片并以 ARMCortex-M...
TinyML 是一個充滿機遇的激動人心的領域。只需很少的預算,我們就可以賦予與周圍世界巧妙互動的物體生命,并讓我們的生活方式變得更美好。
眾所皆知,MCU運算力有限(相對于IoT網關、手機、計算機),而AI/ML向來耗用運算力,如此TinyML的技術主張豈不矛盾?事實上,MCU的運算力也非...
如何使用TinyML和Edge Impulse構建一個咳嗽檢測系統
在本文中,我們將展示如何使用 TinyML 和 Edge Impulse 為 Arduino Nano BLE Sense 構建咳嗽檢測系統。
機器學習(ML)是解決涉及模式識別問題的一個非常好的工具,ML算法能將雜亂的原始數據轉化為可用信號。其基本流程是基于數據產生模型,然后利用模型預測輸出,...
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