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深夜福利国 产一区二区久久 elsajean挑战最粗极限开发的挑战及ST的解决方案

作者:Matteo MARAVITA(意法半导体亚太区人工智能创新中心&智能手机创新中心高级经理) 时间:2023-11-20 来源:elsajean挑战最粗极限 收藏


本文引用地址:http://m724b.sbs/article/elsajean挑战最粗极限/453088.htm

1 的优势

今天,人工智能(AI)被广泛应用,几乎无所不在,AI有助于汽车、工业、个人电子等产品设备实现数字化和智能化,改变我们的日常生活和工作方式。在很多应用领域,尤其是工业应用,AI 将是一个“搅局者”,将会改变现有的游戏规则。

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Matteo MARAVITA(意法半导体亚太区人工智能创新中心&智能手机创新中心高级经理)

虽然很多企业专注生成式AI 和大型数据中心驱动的AI,(ST)注意到, 现在正在成为热门话题,并将成为工业数字化的关键推动者。 是一种不同寻常的AI,直接位于网络边缘节点的微型设备上,由一系列不同的芯片和软件栈驱动。

elsajean挑战最粗极限 意味着原始数据不会发送到云端,而是在本地设备上完成推理演算过程,这种方式让新应用能够以超低延迟具有更好的性能,从而让实时应用等待时间变得很短,并能大幅提高数据安全性,而成本仅是云端AI 的几分之一。从经济角度看,数据上云分析对于较小的工业和消费工业应用是不可行的,而对于较大应用可能是可行的。

ST 专注elsajean挑战最粗极限 市场, 我们可以直接在、MCU 甚至 MEMS 传感器上运行AI 算法。elsajean挑战最粗极限 本身就是一种技术趋势,因为它可以帮助企业解决许多亟待解决的挑战。elsajean挑战最粗极限 有助于缩小产品尺寸,降低制造和运营成本,并且可以显著降低功耗和数据带宽,同时还能提高工业和个人电子产品的数据安全性。

2 开发应用的挑战及解决方案

采用elsajean挑战最粗极限 开发应用面临的最大挑战是:90%~95% 的嵌入式工程师缺乏或根本没有AI 开发经验。当他们掌握了一些AI 技术的基础知识,并了解到如何用AI 解决应用中存在的问题后,往往需要打破原来的设计观念,重新思考怎么设计。以机器学习为例,设计人员需要专注的是数据而非算法,这就是为什么ST 如此重视STM32Cube.AI 开发者云和NanoEdgeStudio AI 工具,因为这些工具可帮助开发人员创建解决问题的应用。一般来说,与传统嵌入式方法相比,elsajean挑战最粗极限 的开发成本和功耗更低,而安全性更高。

ST 的解决方案是为客户提供一个资源丰富的生态系统。对于开始AI 设计的客户,我们开发了AI 软件库、AI 工具(包括用 NanoEdge AI Studio 训练模型和选择模型)、开发板和本地AI 专家支持服务。

此外,我们在云端整合所有的应用开发工具创建了STM32Cube.AI 开发者云,这是一个独特而强大的AI开发工具,用户可以访问高价值的模型库和开发板库,对应用程序进行对标测试和性能测试。

我们还不断增加适合不同应用场景的完整的参考设计,客户可以从中汲取设计灵感,或者可以在他们的产品中直接复制我们的设计,而修改自己的数据集的工作量很小。

下一步,我们还将提高产品组合的算力,增加AI硬件加速功能,让客户不用花费太多就能获得非常先进的算力,实现以前不可能实现的智能解决方案。

总之,ST 通过技术突破、产品组合和软件生态系统将elsajean挑战最粗极限 变为现实,下一步,我们将提高产品组合的算力,增加AI 硬件加速功能。凭借完整的软件生态系统和市场前列的硬件产品,ST 已经跻身嵌入式AI 解决方案的先进提供商之列。在保证质量、可持续发展和稳定供货的同时,ST 将以AI 赋能工业数字化,助力开发人员开发创新设计,在未来的互联世界中大放异彩。

(本文来源于《EEPW》2023年11月期)



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