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↓在全部中搜索到 63 條關于“TinyML”的信息，用時:0.062 sec.

下一代物聯網：芯科科技和Arduino借助邊緣AI和ML簡化Matter設計和應用

從合作到創新：芯科科技和Arduino攜手2024年1月，Silicon Labs（芯科科技）和Arduino宣布建立合作伙伴關系，旨在通過Arduino Nano Matter開發板（基于芯科科技的MGM240系列多協議無線模塊）的兩階段合作來簡化Matter協議的設計和應用，同時通過這一功能強大且支持人工智能和機器學習（AI/ML）硬件加速器...
物聯網芯科科技Arduino邊緣AI 2025-04-10

Ceva擴展智能邊緣 IP領導地位增添用于AIoT 設備的全新TinyML 優化 NPU

Ceva擴展智能邊緣 IP領導地位增添用于AIoT 設備的全新TinyML 優化 NPU，實現無處不在的邊緣人工智能• 小巧的Ceva-NeuPro-Nano NPU帶來了超低功耗與最佳性能的優化平衡，可在消費、工業和通用 AIoT 產品中高效執行 TinyML 工作負載• 用于 Ceva-NeuPro NPU 系列的 Ceva-NeuPro Studio完...
Ceva智能邊緣 IPAIoTTinyMLNPU 2024-07-03

微型機器學習（tinyML）在電源管理系統中的應用

作者：Paul Gorday如今，數據處理架構呈現出一種“分裂”的特性。擁有龐大規模和計算能力的“云”計算成為了關注焦點，而“邊緣”計算將處理過程置于“一線”，連接著電子設備與真實世界。在云端，數據存儲量巨大，處理過程需要排隊和調度；而在邊緣，處理工作則有針對性地即時完成。這使得系統能夠針對...
電源管理系微型機器學習 2024-01-22

Nordic宣布收購TinyML供應商Atlazo

Nordic Semiconductor 已就收購美國人工智能和機器學習（AI 和 ML）公司 Atlazo 的知識產權 (IP) 組合達成協議。此次收購是一項戰術舉措，旨在為這家挪威公司提供內部人工智能/機器學習能力，并在其低功耗物聯網產品組合中進一步開發小型化邊緣處理機器學習 (tinyML) 能力。該交易尚待監管部門批準，費...
NordicAIAtlazo 2023-08-23

ST副總裁：TinyML設備將如海嘯般來臨

ST微控制器和數字 IC 事業部總裁 Remi El-Ouazzane 表示，TinyML 將在未來 10 年成為微控制器市場的最大推動力。“我真的相信這是浪潮的開始。”他在接受《EE Times》獨家采訪時說道。 “我們將看到大量帶有機器學習功能的產品：它會不斷增加，并且會吸引更多的注意力。”STMicro 目前占據微控制器 (MC...
ST副總裁TinyML設備 2023-08-22

采用 TinyML 和 OpenMV 實現機器視覺－第 1 部分

機器學習和 tinyML 可以為嵌入式系統工程師解決許多應用問題。有一個很難從頭開始編碼的獨特問題，那就是圖像中物體的檢測和識別。恰好，物體的檢測和識別是 tinyML 的一個完美應用。然而，啟動 tinyML 和機器視覺 (MV) 項目可能會很復雜。在接下來的幾篇文章中，我們將探討如何使用 OpenMV 攝像頭...
TinyMLOpenMV機器視覺 2022-10-20

你沒看錯：如今MCU上“跑”機器學習，也很給力！

作者：Doctor M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，從而實現無需人工交互即可完成學習、推理和決策等目的。然而，對高性能計算資源的需求將許多ML應用程序限制在云中。也就是說，...
MCU機器學習TinyML 2022-09-15

邊緣 tinyML 的 3 種用例

作者：Jacob Beningo機器學習 (ML) 已經進入云計算的許多領域，并且已經在運行 Linux 的相對強大的處理器上找到通往邊緣的道路。在這些系統上運行傳統 ML 的問題是，因其功率配置文件太大，既無法“斷開”，也無法用作電池供電型邊緣設備執行工作任務。邊緣 ML 的發展趨勢及未來就是使用 tin...
邊緣tinyML機器學習 (ML) 2022-07-05

用于有效使用 TinyML 的隨機計算架構

神經網絡是一種流行的機器學習模型，但它們需要更高的能耗和更復雜的硬件設計。隨機計算是平衡硬件效率和計算性能之間權衡的一種有效方式。然而，由于算術單元的低數據精度和不準確性，隨機計算導致了 ML 工作負載的低準確性。為了解決與傳統隨機計算這一問題，并通過更高的精度和更低的功耗來提高性能...
TinyMLAI機器學習人工智能 2022-01-20

TinyML使微控制器具有AI機器學習功能

TinyML證明了小芯片也可以發覺更多可能。這種新方法不是在大型，耗電的云端計算機上運行復雜的機器學習（ML）模型，而是在終端設備上運行優化的識別模型，而這些微控制器僅消耗不超過幾毫瓦的功率。在Arm和行業領導者Google，Qualcomm等人的支持下，這一新興的細分市場tinyML有潛力改變我們物聯網（IoT...
TinyML微控制器 2021-03-23

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