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    感測器中的AI – 嵌入式機器學習核心運行決策樹分類器
    [作者 意法半導體]   2021年12月30日 星期四 瀏覽人次: [6837]

    人工智慧應用的市占率穩(wěn)步成長。為此,意法半導體提供廣泛的產品組合,輕松實現(xiàn)多級別的人工智慧應用。


    在本文中,將主要關注新型感測器中內嵌的MLC(機器學習核心),并闡述如何利用此AI核心開發(fā)極低功耗的「邊緣到邊緣」AI應用。


    先從以下問題開始:什么是邊緣人工智慧?在過去,AI應用需要許多計算資源,因此,來自感測器的資料必須傳輸到云端處理,然后再將結果傳送回本地。整個過程既耗時又耗電,并且不適用于缺乏網路連線的情境。因此,邊緣人工智慧應運而生。有了微控制器(MCU)上的專用硬體,AI處理能力越來越強,將AI核心自云端移到了本地MCU,使延遲和功耗方面的表現(xiàn)更加出色。
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