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微型机器学习(tinyML)在电源管理系统中的应用

  • 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
  • 关键字:Qorvo半导体tinyML电源管理

TinyML前进物联 MCU深度学习成为可能

  • 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
  • 关键字:TinyMLMCU深度学习
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