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↓在全部中搜索到 63 條關(guān)于“TinyML”的信息，用時:0.029 sec.

下一代物聯(lián)網(wǎng)：芯科科技和Arduino借助邊緣AI和ML簡化Matter設(shè)計和應(yīng)用

從合作到創(chuàng)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(guān)系，旨在通過Arduino Nano Matter開發(fā)板（基于芯科科技的MGM240系列多協(xié)議無線模塊）的兩階段合作來簡化Matter協(xié)議的設(shè)計和應(yīng)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(lián)網(wǎng)芯科科技Arduino邊緣AI 2025-04-10

Ceva擴展智能邊緣 IP領(lǐng)導(dǎo)地位增添用于AIoT 設(shè)備的全新TinyML 優(yōu)化 NPU

Ceva擴展智能邊緣 IP領(lǐng)導(dǎo)地位增添用于AIoT 設(shè)備的全新TinyML 優(yōu)化 NPU，實現(xiàn)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(yōu)化平衡，可在消費、工業(yè)和通用 AIoT 產(chǎn)品中高效執(zhí)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(tǒng)中的應(yīng)用

作者：Paul Gorday如今，數(shù)據(jù)處理架構(gòu)呈現(xiàn)出一種“分裂”的特性。擁有龐大規(guī)模和計算能力的“云”計算成為了關(guān)注焦點，而“邊緣”計算將處理過程置于“一線”，連接著電子設(shè)備與真實世界。在云端，數(shù)據(jù)存儲量巨大，處理過程需要排隊和調(diào)度；而在邊緣，處理工作則有針對性地即時完成。這使得系統(tǒng)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(yīng)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(chǎn)權(quán) (IP) 組合達成協(xié)議。此次收購是一項戰(zhàn)術(shù)舉措，旨在為這家挪威公司提供內(nèi)部人工智能/機器學習能力，并在其低功耗物聯(lián)網(wǎng)產(chǎn)品組合中進一步開發(fā)小型化邊緣處理機器學習 (tinyML) 能力。該交易尚待監(jiān)管部門批準，費...
NordicAIAtlazo 2023-08-23

ST副總裁：TinyML設(shè)備將如海嘯般來臨

ST微控制器和數(shù)字 IC 事業(yè)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(chǎn)品：它會不斷增加，并且會吸引更多的注意力。”STMicro 目前占據(jù)微控制器 (MC...
ST副總裁TinyML設(shè)備 2023-08-22

采用 TinyML 和 OpenMV 實現(xiàn)機器視覺－第 1 部分

機器學習和 tinyML 可以為嵌入式系統(tǒng)工程師解決許多應(yīng)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(yīng)用。然而，啟動 tinyML 和機器視覺 (MV) 項目可能會很復(fù)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(shù)據(jù)轉(zhuǎn)化為可用信號。其基本流程是基于數(shù)據(jù)產(chǎn)生模型，然后利用模型預(yù)測輸出，從而實現(xiàn)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(yīng)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(jīng)進入云計算的許多領(lǐng)域，并且已經(jīng)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(tǒng)上運行傳統(tǒng) 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(shè)備執(zhí)行工作任務(wù)。邊緣 ML 的發(fā)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(gòu)

神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)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(fù)雜的硬件設(shè)計。隨機計算是平衡硬件效率和計算性能之間權(quán)衡的一種有效方式。然而，由于算術(shù)單元的低數(shù)據(jù)精度和不準確性，隨機計算導(dǎo)致了 ML 工作負載的低準確性。為了解決與傳統(tǒng)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(fā)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(fù)雜的機器學習（ML）模型，而是在終端設(shè)備上運行優(yōu)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(yè)領(lǐng)導(dǎo)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(lián)網(wǎng)（IoT...
TinyML微控制器 2021-03-23

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