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芯科科技無(wú)線(xiàn)SoC助力簡(jiǎn)化AI/ML開(kāi)發(fā)

Silicon Labs ? 來(lái)源:Silicon Labs ? 2025-03-07 14:29 ? 次閱讀
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隨著Silicon Labs(芯科科技)xG26系列無(wú)線(xiàn)片上系統(tǒng)(SoC)的全面供貨,我們正在進(jìn)一步突破邊緣人工智能(Edge AI)的極限。無(wú)論是構(gòu)建先進(jìn)的語(yǔ)音識(shí)別模型、提升視覺(jué)分辨率,還是進(jìn)行預(yù)測(cè)性維護(hù)的數(shù)據(jù)感知,xG26都能滿(mǎn)足您的需求。為了幫助開(kāi)發(fā)者將人工智能和機(jī)器學(xué)習(xí)(AI/ML)創(chuàng)新變?yōu)楝F(xiàn)實(shí),我們還推出了“AI/ML 開(kāi)發(fā)者指南(AI/ML Developer Journey)”,這是一個(gè)全面的資源中心,涵蓋示例演示、真實(shí)應(yīng)用案例以及廣泛的合作伙伴網(wǎng)絡(luò)。無(wú)論您是初學(xué)者還是專(zhuān)家,這一站式平臺(tái)都能助您實(shí)現(xiàn)智能互聯(lián)的愿景。

Tiny Edge的AI/ML是什么?

物聯(lián)網(wǎng)領(lǐng)域,“邊緣(Edge)”指的是本地執(zhí)行計(jì)算的設(shè)備,而不是依賴(lài)云計(jì)算的設(shè)備。最新的發(fā)展是TinyEdge將計(jì)算能力進(jìn)一步靠近數(shù)據(jù)生成的位置,例如傳感器節(jié)點(diǎn)。這一轉(zhuǎn)變從傳統(tǒng)的集中式云計(jì)算模式,演進(jìn)為分布式的邊緣節(jié)點(diǎn)網(wǎng)絡(luò),使其能夠在本地采集、處理和推理數(shù)據(jù)。預(yù)計(jì)到2027 年,全球?qū)⑹鄢龀^(guò)30億臺(tái)搭載TinyML(Tiny Edge 設(shè)備上的機(jī)器學(xué)習(xí)子集)的設(shè)備。這一增長(zhǎng)趨勢(shì)受到社會(huì)需求的推動(dòng),例如更快的響應(yīng)速度、更高的隱私保護(hù)和更強(qiáng)的連接能力。此外,從有線(xiàn)到無(wú)線(xiàn)技術(shù)的轉(zhuǎn)變也進(jìn)一步加速了TinyEdge設(shè)備的普及。

快速啟用芯科科技SoC的機(jī)器學(xué)習(xí)功能

SiliconLabs(芯科科技)的無(wú)線(xiàn) SoC 支持多種機(jī)器學(xué)習(xí)應(yīng)用,例如用于預(yù)測(cè)性和預(yù)防性維護(hù)的傳感信號(hào)處理、醫(yī)療領(lǐng)域的生物信號(hào)分析、冷鏈監(jiān)測(cè)等。此外,這些SoC 還可用于安全應(yīng)用中的音頻模式匹配、智能設(shè)備控制的語(yǔ)音命令識(shí)別,以及低分辨率視覺(jué)任務(wù),如人員計(jì)數(shù)和存在檢測(cè)。

芯科科技SoC 提供不同的 RAM 配置,以滿(mǎn)足不同應(yīng)用的需求。機(jī)器學(xué)習(xí)模型可應(yīng)用于來(lái)自麥克風(fēng)、攝像頭等傳感器的數(shù)據(jù),以及測(cè)量時(shí)間序列數(shù)據(jù)(如加速度和溫度)的傳感器數(shù)據(jù)。這些模型包括音頻模式匹配、喚醒詞/指令詞檢測(cè)、指紋識(shí)別、Always-on Vision、圖像/物體分類(lèi)和檢測(cè)等。檢測(cè)到的事件可以根據(jù)具體需求進(jìn)行進(jìn)一步處理。

與芯科科技合作踏上AI/ML開(kāi)發(fā)之旅

芯科科技可提供有助于加速AI/ML設(shè)備的開(kāi)發(fā)的一站式解決方案,從規(guī)劃每個(gè)流程步驟到在項(xiàng)目的各個(gè)階段提供支持。我們致力于簡(jiǎn)化您的開(kāi)發(fā)旅程,幫助您更快速、高效地將設(shè)備推向市場(chǎng)。

我們總結(jié)了 AI/ML 開(kāi)發(fā)者旅程的三個(gè)關(guān)鍵階段,并列出了成功完成每個(gè)階段所需的要素。

聲明:本文內(nèi)容及配圖由入駐作者撰寫(xiě)或者入駐合作網(wǎng)站授權(quán)轉(zhuǎn)載。文章觀點(diǎn)僅代表作者本人,不代表電子發(fā)燒友網(wǎng)立場(chǎng)。文章及其配圖僅供工程師學(xué)習(xí)之用,如有內(nèi)容侵權(quán)或者其他違規(guī)問(wèn)題,請(qǐng)聯(lián)系本站處理。 舉報(bào)投訴
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原文標(biāo)題:人工智能和機(jī)器學(xué)習(xí)開(kāi)發(fā)者指南

文章出處:【微信號(hào):SiliconLabs,微信公眾號(hào):Silicon Labs】歡迎添加關(guān)注!文章轉(zhuǎn)載請(qǐng)注明出處。

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