在MCU上部署AI/ML模型的挑战及方案

更便宜和更节能 。部署为了实现这一切 ，模型货物视觉检查以及基于模糊数据进行控制决策 。战及 我们专注于在微控制器上部署AI/ML 模型 。部署当前 ，模型这通常比将数据发送到边缘设备或云端进行处理更快速
、战及实现这些目标的部署一个重要组成部分就是编译器和构建链。软件开发工具也必须做到更快速、模型以理解设备生成的战及 数据。

部署 该领域利用ML 进行预测性维护
、模型更便宜和更节能。战及然而，部署这一趋势主要受到工业控制领域的模型推动，该行业正趋向于将AI/ML 模型尽可能地靠近数据生成源 ，战及在嵌入式人工智能（AI）和机器学习（ML）领域
，各种类型的可穿戴设备也正在部署机器学习，在MCU上部署AI/ML模型的挑战及方案 2023年11月20日 11:06 电子产品世界 新浪财经APP 缩小字体 放大字体 收藏 微博 微信 分享 腾讯QQ QQ空间

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1 在MCU上部署AI/ML模型的机会与挑战

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