1、如何在生产中部署基于嵌入的机器学习模型 由于最近大量的研究，机器学习模型的性能在过去几年里有了显著的提高。虽然这些改进的模
2022-11-02 15:09
策略，以提高模型的学习能力和泛化性能。 硬件友好性： 在骁龙865等硬件平台上表现出色，并支持快速导出为 ONNX 格式，使得模型在硬件部署时更加友好和高效。 在此基础
2024-12-19 14:33
到软件中。如何从“跨语言语言模型”转换为谷歌翻译？在这篇博客文章中，我们将了解在生产环境中使用 PyTorch 模型意味着什么，然后介绍一种允许部署任何 PyTorch 模型
2022-11-01 15:25
1.Why study generative modeling? 人们可能很自然地想知道为什么生成模型值得研究，尤其是那些只能够生成数据而不能提供密度函数估计的生成模型。毕竟，当应用于图像时，这样
2021-09-15 06:03
效果。 LabVIEW在此研究中的应用展示了其在处理复杂医学数据和开发高效预测模型方面的独特优势，特别是在癌症早期诊断和治疗策略的研究中。通过使用LabVIEW，
2023-12-13 19:04
MicroPython部署的无法正常运行，采用C++版本的无法实现部署 尝试解决过程 1.考虑到可能是固件不匹配的问题，重新烧录了流程（生成模型后给的readme）中要求的固件，依旧无法成功
2025-03-11 06:19
看到CUBE_AI已经支持到STM32F0系列芯片，就想拿来入门嵌入式AI。 生成的模型很小，是可以部署到F0上的，但是一直无法创建成功。 查阅CUBE AI文档说在调用create函数前，要启用
2024-03-15 08:10
介绍在STM32cubeIDE上部署AI模型的系列教程，开发板型号STM32H747I-disco，值得一看。MCUAI原文链接:【嵌入式AI开发】篇四|部署篇：STM32cubeIDE上
2021-12-14 09:05
轿车参数化分析模型的构造研究及应用概念设计阶段是车身结构设计中保证性能的重要阶段这个阶段留下的缺陷往往很难在后续的设计中弥补因而在车身开发中受到广泛重视目前国内外在这方面都展开了详细的研究尤其是国外
2009-04-16 13:40
有很多方法可以将经过训练的神经网络模型部署到移动或嵌入式设备上。不同的框架在各种平台上支持Arm，包括TensorFlow、PyTorch、Caffe2、MxNet和CNTK，如Android
2023-08-02 06:43
