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電路方案

人工智能深度學習
 LPC55S69移植TinyMaix實驗了一把手寫數(shù)字識別-輕量級深度學習模型應用

流水源

05/20 18:41

下載

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資訊

最簡單體驗TinyML、TensorFlow Lite——ESP32跑機器學習（全代碼）

TinyML是機器學習前沿的一個分支，致力于在超低功耗、資源受限的邊緣端（MCU）部署機器學習模型，實現(xiàn)邊緣AI，使機器學習真正大眾化，使生活真正智能化。簡單來說就是在單片機上跑深度學習，很不可思議吧，因為AI在大眾的印象里都是需要大算力、高能耗，TinyML為低功耗AI的普及開了個好頭。

全棧O-Jay

2126

11/21 13:35

機器學習 esp32
從LLM大模型到SLM小模型再到TinyML,這個領域有望增長31倍并催生新的商業(yè)模式

生成式人工智能GenAI是否存在泡沫？這個問題日益成為業(yè)界熱議的焦點。目前，全球對AI基礎設施的投資已到了癲狂的成千上萬億美元的規(guī)模，然而大模型如何實現(xiàn)盈利卻始終沒有一個明確的答案。

iot101君

1029

11/11 09:34

大模型生成式AI
Ceva能否引爆TinyML市場？

嵌入式系統(tǒng)中的TinyML可以通過多種方式實現(xiàn)，通常是利用增強型MCU、DSP、AI加速器和NPU。目前的難題是，如何在TinyML的預算范圍內，以最佳方式開發(fā)具有機器學習（ML）功能的嵌入式系統(tǒng)。

Astroys

1935

07/26 09:10

CEVA TinyML
人工智能 | tinyML 部署工作組白皮書

本白皮書以物聯(lián)網(wǎng)部署和MLOps的基本原理為基礎，探討了部署TinyML應用所面臨的挑戰(zhàn)和解決方案。如上所述，由于存在共性，開發(fā)人員在很多領域可以使用現(xiàn)有的物聯(lián)網(wǎng)解決方案。然而，在許多其他領域，終端應用的TinyML部署需要采取與現(xiàn)有物聯(lián)網(wǎng)部署解決方案截然不同的方法。因此，開發(fā)人員需要了解物聯(lián)網(wǎng)和TinyML設備、應用和環(huán)境之間的主要異同點

芯知匯

2656

01/15 09:40

物聯(lián)網(wǎng) 人工智能
人工智能 | 布局人工智能小模型TinyML 開啟微控制器（MCU）新賽道

TinyML是一種微型或小規(guī)模的人工智能技術，可以在資源受限的微控制器（MCU）上運行，具有低延遲、低功耗、低成本等特性，可以實現(xiàn)關鍵詞檢測、異常判斷、物體識別等人工智能的推理工作。

芯知匯

3511

2023/11/20

人工智能 MCU

與非星榜

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