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标签 - 边缘计算
嵌入式系统开发和常用芯片,嵌入式研发在AI时代的发展趋势
嵌入式系统开发是物联网(IoT)、智能家居、工业自动化和医疗设备等领域的重要技术支撑。嵌入式系统是一个集成了软硬件的专用计算系统,通常被设计用于执行特定任务。本文将介绍嵌入式系统开发的基本概念、开发技术,一些常用的微处理器,以及发展趋势。
AI智能硬件研发火热:大模型应用与边缘计算成本降低带来的巨大市场潜力
随着大语言模型的火爆,AI正在引领智能硬件产品的开发。近年来,各大厂商纷纷投入大量资源,推动AI硬件的快速发展。智能硬件的应用场景广泛,涵盖从智能家居到医疗健康的各个领域。典型产品包括先进的医疗诊断设备、智能穿戴设备和智能家居产品,这些产品的核心技术之一是大模型和边缘计算。
楼宇中央空调智慧化控制
物联网设备通过远程监控与管理实现高效操作和便捷性,涉及硬件、软件、云平台等技术。面临技术集成、数据隐私安全等挑战,未来发展趋势包括人工智能应用、边缘计算影响及设备自主智能化。
ai
提供一个全面的视角,深入探讨物联网(IoT)与人工智能(AI)的融合基础、关键技术、实际应用案例以及面临的挑战和解决方案,并展望了智能家居、工业4.0、智慧城市等领域的未来发展趋势,以及跨学科融合带来的新机遇。
星野工业互联网平台解决方案
探索工业物联网(IIoT)如何通过实时数据收集与分析,推动企业运营效率和创新。了解IIoT的核心概念、技术挑战、实际应用案例,以及如何克服在数字化转型过程中遇到的难题。
可穿戴设备计算能力
探索计算能力的进步如何转变可穿戴设备,使其更智能、更高效。从智能手表到脑机接口,发现下一代可穿戴技术的潜力。
OpenMV
本文深入探讨了TinyML的机器学习能力与OpenMV的机器视觉实力之间的协同,使得从智慧农业到实时健康监测等创新应用成为可能。了解这一合作如何为智能设备的未来铺路,使技术更加易于访问、高效且注重隐私。
tinyml with mcu
本文将探索TinyML的概念,即在资源有限的微控制器上运行AI模型的技术,展示它是如何使边缘设备智能化的,以及为什么它对未来的物联网(IoT)应用至关重要。

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