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上传时间: 2021-03-18
详细说明：小型机器学习
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TinyML项目
专案
关键字词
高效内存推断，系统算法协同设计
设备上学习，记忆有效的转移学习
关于TinyML
具有丰富传感器的智能边缘设备（例如数十亿部手机和IoT设备）在我们的日常生活中无处不在。结合了人工智能（AI）和这些边缘设备，存在大量的现实世界应用程序，例如智能家居，智能零售，自动驾驶等。但是，最先进的深度学习AI系统通常需要大量资源（例如，大型标签数据集，许多计算资源，许多AI专家）进行训练和推理。这阻碍了这些功能强大的深度学习AI系统在边缘设备上的应用。 旨在通过需要更少的计算，更少的工程师和更少的数据来提高深度学习AI系统的效率，以促进边缘AI和AIoT的巨大市场。
演示版
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