- ● 小巧的Ceva-NeuPro-Nano NPU带来了超低功耗与最佳性能的优化平衡，可在消费、工业和通用 AIoT 产品中高效执行 TinyML 工作负载● 用于Ceva-NeuPro NPU系列的Ceva-NeuPro Studio完善了AI SDK，支持包括TensorFlow Lite for Microcontrollers和 microTVM的开放式 AI 框架，可加快开发 TinyML 应用● Ceva凭借在物联网连接方
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Ceva 智能边缘IP TinyML NPU
- 打从2022年11月ChatGPT开放公众使用后，随即掀起一股大型语言模型（Large Language Model, LLM）风潮，乃至生成式人工智能（Generative Artificial Intelligence, GenAI）风潮，不过AI似乎有极大化与极小化的两线发展，小型化发展即是以AIoT为起点开始衍生出Edge AI、TinyML等，特别是TinyML，必须在有限的运算力、电力、成本、体积下实现AI，极具工程精进挑战。对此有一名IoT开发工程师Jon Nordby发起一个案子，期望实现
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TinyML 传感器开发板
- 如今，数据处理架构呈现出一种“分裂”的特性。拥有庞大规模和计算能力的“云”计算成为了关注焦点，而“边缘”计算将处理过程置于“一线”，连接着电子设备与真实世界。在云端，数据存储量巨大，处理过程需要排队和调度；而在边缘，处理工作则有针对性地即时完成。如今，数据处理架构呈现出一种“分裂”的特性。拥有庞大规模和计算能力的“云”计算成为了关注焦点，而“边缘”计算将处理过程置于“一线”，连接着电子设备与真实世界。在云端，数据存储量巨大，处理过程需要排队和调度；而在边缘，处理工作则有针对性地即时完成。这使得系统能够针对
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Qorvo半导体 tinyML 电源管理
- 物联网正加速带动人工智能走向终端装置，我们可以看到市场继续保持积极的成长趋势。市场也期待有更多的人工智能物联网设备在市场上普及，并深入包括消费性物联网设备、工业应用和网络、还有与视觉、语音和声音影像相关的边缘应用。AI的应用案例正在推动着庞大的物联网运算需求，而这背后都需要透过MCU来释放这些运算能量。我们也可以看出市场上的MCU解决方案基本上有两大发展趋势，用以支持新一代的机器学习（Machine Learning；ML）运算能力。一是提高MCU本身的运算性能及能力，例如从Arm Cortex M0+提
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TinyML MCU 深度学习
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