TinyML 是深度学习行业发展最为迅速的领域之一。简而言之，这是一个新兴的 研究 领域，致力于探索可在小型低功耗设备（例如 微控制器）上运行的模型类型。 TinyML 与嵌入式 ML 的应用、算法、硬件和软件都有交集。TinyML 的目标通常是支持由电池供电的边缘 ...

在嵌入式系统实现边缘计算越来越火，几个平台都在开始支持，使用TinyML - 小型化的机器学习。 除了我们硬禾学堂推出的第八期Arduino Nano 33 BLE外，ESP32、QuickLogic的QuickFeather、以及PICO都围绕TinyML在构建的生态。 陆续，我们硬禾学堂会推出上述板子的活动。

TinyML 也是机器学习的一种，他的特点就是缩小深度学习网络可以在微型硬件中使用，主要应用在智能设备上。 超低功耗嵌入式设备正在“入侵”我们的世界，借助新的嵌入式机器学习框架，它们将进一步推动人工智能驱动的物联网设备的普及。 FPGA一直以低功耗 ...

为解决物联网(IoT)设备资源受限环境下实时入侵检测的难题，研究人员系统评估了3种TinyML集成技术（RF/XGB/ET）和3种单一技术 ...

Aluminum and iconography are no longer enough for a product to get noticed in the marketplace. Today, great products need to be useful and deliver an almost magical experience, something that becomes ...

Here’s a book that may interest Gadget Masters looking to build some machine learning on their own local device: TinyML, as in tiny machine learning. Its full title is TinyML: Machine Learning with ...

在物联网设备和嵌入式系统逐渐普及的今天，TinyML 作为一种新兴的机器学习技术，越来越受到研究者和开发者的关注。TinyML 旨在将智能模型部署到资源受限的嵌入式设备中，从而在本地进行推理和计算，减少对云计算资源的依赖。这种本地化的计算方式不仅 ...

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