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TinyML 是机器学习和嵌入式 IoT 设备的交叉领域,是一门新兴的工程学科,具有革新许多行业的潜力。
TinyML 源自物联网 IoT 的概念。物联网的传统做法,是将数据从本地设备发送到云端处理。
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TinyML计算机视觉正在通过microNPU(µ NPU)变为现实
今天的计算机视觉(CV)技术正处于一个转折点,主要趋势正在融合,使云技术在微小的边缘AI设备中变得无处不在。技术进步使这种以云为中心的人工智能技术能够扩...
TinyML人工智能算法的运行离不开计算的硬件 - 微控制器(MCU),借助TinyML工具、NPU的硬件加速以及平台化的部署,大大提升微控制器(MCU...
RT-Thread上部署TinyMaix推理框架,使MCU赋予AI能力
MCU AI代表着微控制器上的人工智能。它是将机器学习和深度学习模型部署到资源有限但功能强大的微控制器中,以实现智能决策和感知。以下是MCU AI的一些...
TinyML 是指在 Arduino 这类 MCU 板子上也能做到简易的神经网络推论,让基本的传感器数据分析也能透过机器学习来找到更多有趣的信息。
最近,随着机器学习(ML, Machine Learning)的进步出现了分歧,分为两个规模:一个是传统的大型ML(云ML),模型越来越大,以实现准确性...
【tinyML】使用EdgeImpulse让您的Arduino可以辨识手势!
Wio Terminal 是一款专门用于 IoT 与 TinyML 的多功能开发板 – 包含了 ATSAMD51P19 芯片并以 ARMCortex-M...
TinyML 是一个充满机遇的激动人心的领域。只需很少的预算,我们就可以赋予与周围世界巧妙互动的物体生命,并让我们的生活方式变得更美好。
众所皆知,MCU运算力有限(相对于IoT网关、手机、计算机),而AI/ML向来耗用运算力,如此TinyML的技术主张岂不矛盾?事实上,MCU的运算力也非...
如何使用TinyML和Edge Impulse构建一个咳嗽检测系统
在本文中,我们将展示如何使用 TinyML 和 Edge Impulse 为 Arduino Nano BLE Sense 构建咳嗽检测系统。
机器学习(ML)是解决涉及模式识别问题的一个非常好的工具,ML算法能将杂乱的原始数据转化为可用信号。其基本流程是基于数据产生模型,然后利用模型预测输出,...
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