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LPC55S69移植TinyMaix实验了一把手写数字识别-轻量级深度学习模型应用
流水源
05/20 18:41
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2015
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最简单体验TinyML、TensorFlow Lite——ESP32跑机器学习(全代码)
TinyML是机器学习前沿的一个分支,致力于在超低功耗、资源受限的边缘端(MCU)部署机器学习模型,实现边缘AI,使机器学习真正大众化,使生活真正智能化。简单来说就是在单片机上跑深度学习,很不可思议吧,因为AI在大众的印象里都是需要大算力、高能耗,TinyML为低功耗AI的普及开了个好头。
全栈O-Jay
1521
11/21 13:35
机器学习
esp32
从LLM大模型到SLM小模型再到TinyML,这个领域有望增长31倍并催生新的商业模式
生成式人工智能GenAI是否存在泡沫?这个问题日益成为业界热议的焦点。目前,全球对AI基础设施的投资已到了癫狂的成千上万亿美元的规模,然而大模型如何实现盈利却始终没有一个明确的答案。
iot101君
951
11/11 09:34
大模型
生成式AI
Ceva能否引爆TinyML市场?
嵌入式系统中的TinyML可以通过多种方式实现,通常是利用增强型MCU、DSP、AI加速器和NPU。目前的难题是,如何在TinyML的预算范围内,以最佳方式开发具有机器学习(ML)功能的嵌入式系统。
Astroys
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07/26 09:10
CEVA
TinyML
人工智能 | tinyML 部署工作组白皮书
本白皮书以物联网部署和MLOps的基本原理为基础,探讨了部署TinyML应用所面临的挑战和解决方案。如上所述,由于存在共性,开发人员在很多领域可以使用现有的物联网解决方案。然而,在许多其他领域,终端应用的TinyML部署需要采取与现有物联网部署解决方案截然不同的方法。因此,开发人员需要了解物联网和TinyML设备、应用和环境之间的主要异同点
芯知汇
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01/15 09:40
物联网
人工智能
人工智能 | 布局人工智能小模型TinyML 开启微控制器(MCU)新赛道
TinyML是一种微型或小规模的人工智能技术,可以在资源受限的微控制器(MCU)上运行,具有低延迟、低功耗、低成本等特性,可以实现关键词检测、异常判断、物体识别等人工智能的推理工作。
芯知汇
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