- 图源：putilov_denis/Stock.adobe.com在技术飞速发展的时代，边缘机器学习（边缘ML）作为一种变革性技术脱颖而出，重新定义了我们实时处理和分析数据的方式。这种开创性方法直接在边缘设备上部署ML模型，掀开了响应式智能应用的新篇章。本文将通过一个实操项目来深入探索边缘ML，探讨其意义、应用及其为各行各业带来的无数好处。与严重依赖集中式云服务器进行大量数据处理的传统ML模型相比，边缘ML可将计算工作量直接转移到边缘设备上。这就给边缘设备提供了即时决策的潜力，而无需一直依赖外部服务器。这种
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NXP 边缘机器学习
- 业界应如何看待边缘人工智能？ST授权合作伙伴MathWorks公司的合作伙伴团队与ST 共同讨论了对边缘机器学习的看法，并与 STM32 社区分享了他们的设计经验。MathWorks的 MATLAB®和Simulink®软件闻名业界。MATLAB®软件工具可让科学家分析数据，开发算法，创建模型；Simulink®软件可以创建模型化设计，仿真测试动态系统，支持 STM32 MCU，开发、部署和优化在 STM32 MCU上运行的应用。MathWorks 为开发者提供MCU AI开发部署工具，业务范围涵盖许多领
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STM32 MathWorks 边缘机器学习
- 图源：ipopba/Stock.adobe.com当你入了机器学习 (ML) 领域的门之后，很快就会发现，云端的数据存储和处理成本竟然如此之高。为此，许多企业都上了内部部署基础设施的车，试图通过这些设施来承载其ML工作负载，从而限制上述成本。可即便如此，这些内部的数据中心还是会带来诸如功耗增加等代价，尤其是在规模较大的情况下。而功耗增加，就意味着电费支出更高，还会给设备散热制造麻烦，对可持续发展也会构成不利影响。在云服务和内部部署场景中，这些开销与输入到中心枢纽的数据量直接相关。而解决的办法，就是在数据到
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RISC-V 边缘机器学习
- 不同汽车的独特性给汽车零部件供应商和OEM厂商等带来了挑战，因为每辆车的驾驶方式、驾驶地点、驾驶者、设计、用途以及道路和交通状况都是独一无二的。为保证每辆汽车都能正常运行并达到出色运行状态，需要掌握并管理汽车及其状况。英飞凌科技股份公司（FSE代码：IFX / OTCQX代码：IFNNY） AURIX™微控制器（MCU）系列所提供的先进实时计算硬件适用于安全关键型汽车应用中的嵌入式AI等用例。为了充分利用这些强大的功能，英飞凌生态系统合作伙伴Ekkono Solutions推出了一款简单易用且快
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Ekkono 边缘机器学习 英飞凌 AURIX
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