股票说的杠杆是什么意思-财经类的行业-【东方资本】,杠杆炒股盈利怎么分配的,2元左右最具潜力黑马股有哪些,最近热门的股票有哪些

物聯網機器學習

將機器學習引入物聯網應用可減少帶寬要求、節省電能,并提高設備做出更明智決策的能力。Silicon Labs 的所有無線 SoC 均支持機器學習,由此通過 MVP(矩陣向量處理)增強了其加速速度并可降低功耗,從而解鎖了大量的新用例。

將機器學習引入物聯網

Silicon Labs 正在重新定義物聯網與機器學習交叉領域的可能性,助力打造更智能、響應更快、效率更高的邊緣設備。我們的平臺整合了尖端硬件與開發工具,加速從智能家居到工業自動化等物聯網機器學習應用的創新進程。

  • 與無線 SoC 集成:業界最豐富的無線解決方案組合,結合機器學習賦能物聯網邊緣設備。
  • 深度學習神經網絡:為高級物聯網機器學習應用提供更快速、更精準的深度學習能力。
  • 豐富的開發工具集:為探索者和專業人士設計的端到端物聯網機器學習工具鏈,加速智能互聯產品的開發。
  • AI/ML 硬件加速器:推理速度提升高達 8 倍,能耗僅為原來的 1/6,降低物料清單 (BOM) 成本與設計復雜度

物聯網機器學習產品入門指南

我們的無線 SoC 內置矩陣向量處理器 (MVP),為物聯網機器學習提供硬件加速,支持在邊緣直接進行快速、低功耗推理。非常適合需要實時設備端智能的智能互聯設備。

機器學習軟件開發工具包 (ML SDK):簡化物聯網開發中的機器學習實現流程

Silicon Labs ML SDK 將機器學習引入物聯網設備,無縫集成到 Simplicity Studio
中,并基于行業標準的 TensorFlow Lite Micro 框架構建。

工作原理:
?

自帶模型 (BYOM):可從您自己的 TensorFlow Lite 模型入手,或與我們的 AI/ML 合作伙伴協作,打造專為您的物聯網應用場景定制的模型。

無縫集成:安裝 Silicon Labs SDK 時只需添加該 AI/ML SDK 擴展,然后將模型拖放到項目的配置文件夾中即可直接集成。

自動優化: 從模型轉換到部署,該 SDK 全程為您處理優化與硬件加速工作,讓物聯網中的機器學習實現比以往更簡單。



物聯網機器學習核心工具:

Flatbuffer 轉換器

快速將 .tflite 模型轉換為可部署的頭文件 —— 只需將模型放入項目的配置文件夾,即可立即使用。

模型性能分析器

預估模型在您的物聯網目標設備上的內存占用和運行時性能,以便在部署前對模型進行微調。

模型 MVP 編譯器

該編譯器直接集成在 Simplicity Studio 中,可優化執行效率,管理內存布局、權重分頁和調度,實現高效的邊緣推理。

即用型演示

探索針對語音、手勢、聲學和基于傳感器的識別的預制演示示例 —— 展示機器學習在物聯網實際應用中的強大功能。

想要了解更多?可在此處找到更多 AI/ML 軟件文檔。需要模型開發支持?與我們的合作伙伴協作,打造專為您的應用場景定制的模型。

物聯網機器學習開發工具入門指南

借助我們的開發套件和工具鏈,開啟您的物聯網機器學習之旅。直接運行開箱即用的演示示例、評估模型性能并構建定制化物聯網機器學習應用 —— 所有操作均在為邊緣人工智能 (Edge AI) 優化的硬件上完成。

機器學習應用示例入門

探索物聯網機器學習如何在各類應用中實現實時智能 —— 從語音和音頻檢測到傳感器信號處理及低分辨率視覺識別。這些應用場景展示了設備端人工智能如何賦能更智能、響應更快、效率更高的邊緣解決方案。

觀看每個演示示例的實際運行效果,并學習如何使用 Silicon Labs 硬件和開發工具進行構建。

傳感器信號處理是使用低數據速率傳感器,包括加速度計、陀螺儀、空氣質量傳感器、溫度傳感器或壓力傳感器。這樣可以延長機器生命周期、避免停機,并通過預防性維護降低成本。

音頻模式匹配使用麥克風來檢測各種非言語相關的聲音,包括軸承吱吱作響的聲音、玻璃破碎的聲音或流水聲。這些功能可以通過玻璃破碎檢測器、尖叫聲和槍聲檢測來增強居家安全性。

語音命令是音頻模式的特定子集,用于識別單個單詞,有時也稱為關鍵詞識別。通過 AI/ML 關鍵字檢測開啟/關閉燈光,讓智能家居響應更靈敏。

通過對象檢測、存在檢測、人數統計等喚醒功能,讓智能設備“看到”設備。

與我們的 AI/ML 物聯網合作伙伴攜手啟程

與值得信賴的 AI/ML 合作伙伴協作,加速您的物聯網機器學習開發進程。這些經過嚴格篩選的設計服務提供商可在 Silicon Labs SoC 上提供定制化解決方案或可直接部署的模型,幫助您簡化開發流程并縮短上市時間。

Edge Impulse 是前沿的嵌入式機器學習開發平臺,對開發人員免費開放,全球超過 1,000 家企業都在使用該平臺。

SensiML 開創的軟件工具能夠簡化對物聯網傳感器應用的 TinyML 代碼開發。

Sensory Inc. 通過廣泛部署在消費電子應用中的視覺和語音技術,打造更安全、更卓越的用戶體驗。

MicroAI? 是終端設備上的人工智能和機器學習引擎,直接安裝在設備中。

Eta Compute 是一支擁有人工智能、物聯網和系統設計 DNA 能力的專家團隊,致力于解決高級機器學習算法面臨的復雜難題。

EdgeAI 基金會榮譽成員

從這里開啟您的物聯網機器學習開發之旅。

物聯網機器學習常見問題

對物聯網機器學習有疑問?本節介紹與使用 Silicon Labs 硬件在物聯網設備中構建 ML 相關的常見主題,如電源使用、部署和工具。

物聯網中的機器學習是指在聯網設備上直接運行訓練好的模型,處理來自傳感器、麥克風和攝像頭的數據 —— 支持語音識別、視覺處理、異常檢測等場景的實時決策,且全程無需依賴云端。

如果使用 Silicon Labs 的矩陣向量處理器 (MVP) 等硬件加速器,在物聯網設備上運行機器學習模型反而能降低功耗。對于矩陣運算等計算密集型任務,與在 CPU 上運行相同模型相比,MVP 的推理速度最高可提升 8 倍,能耗最高可降低 6 倍,在處理大規模工作負載時效果尤為顯著。這使得 CPU 可處于閑置或休眠狀態,從而提升整體能效。

不需要,在物聯網設備上運行機器學習無需聯網。借助設備端推理和硬件加速功能,模型可在邊緣端本地處理數據 —— 從而實現快速、可靠且隱私安全的物聯網機器學習,無需依賴云端。

借助我們的機器學習開發套件,您可在幾分鐘內啟動開發流程,套件包含開箱即用型演示(包括語音控制的吃豆人游戲)。查看我們的 AI/ML 開發人員之旅,獲取分步操作指南?

物聯網與機器學習的結合為多種應用提供動力,包括語音識別、手勢檢測、視覺處理、預測性維護、異常檢測和智能門禁 —— 所有應用均在設備端高效運行,無需依賴云端。

可以 —— 完全可以。我們的平臺支持集成主流框架的預訓練模型,且經過認證的 AI/ML 合作伙伴提供針對 Silicon Labs 硬件優化的可直接部署解決方案。可直接使用這些模型,或根據特定的物聯網機器學習應用進行微調。

Silicon Labs 提供多種工具,幫助您評估和優化物聯網設備中的機器學習性能。例如,模型性能分析器 (Model Profiler) 可預估目標硬件上的內存占用和推理時間,而模型 MVP 編譯器(集成于 Simplicity Studio 中)可優化模型執行效率,實現高效的邊緣推理。這些工具讓您在部署前輕松微調模型性能。

不需要。Silicon Labs 與值得信賴的 AI/ML 提供商合作,這些提供商在我們的 SoC 上提供預構建的可直接部署解決方案 —— 非常適合希望快速啟動項目的團隊。對于定制化應用,我們還與經過認證的設計服務合作伙伴協作,助力您開發和部署量身定制的物聯網機器學習解決方案,無需具備深厚的機器學習專業知識。



物聯網機器學習演示視頻

探索由我們的硬件加速器驅動的真實物聯網機器學習演示。從語音、手勢識別到指紋、聲學傳感,這些示例展示了快速、高效的設備端推理能力。

關閉
正在加載結果
關閉
Powered by Translations.com GlobalLink OneLink Software