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微控制器平台低代码神经网络推理技术研究
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作者 张岩 宋岩 《单片机与嵌入式系统应用》 2022年第10期7-10,共4页
基于微控制器平台的深度学习技术(TinyML)的兴起,意味着在广大嵌入式平台上部署人工智能的重大革新必将带来AIoT的发展。微控制器种类繁多,不同的芯片,其开发方式和基础API也各不相同,与PC端相比,模型的推理技术开发工作难度不小,需要... 基于微控制器平台的深度学习技术(TinyML)的兴起,意味着在广大嵌入式平台上部署人工智能的重大革新必将带来AIoT的发展。微控制器种类繁多,不同的芯片,其开发方式和基础API也各不相同,与PC端相比,模型的推理技术开发工作难度不小,需要具备一定的嵌入式开发经验。本文尝试将高级语言Python与微控制器结合,为入门开发者提供一套简单、可靠的开源低代码开发套件(名为“OpenART”),可以大大提高在微控制器上部署深度学习的开发效率、降低学习成本。 展开更多
关键词 OpenART TinyML i.MX RT 低代码推理技术
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