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2021年07月26日 | 中国

意法半导体STM32Cube.AI生态系统加强对高效机器学习的支持

意法半导体STM32Cube.AI开发环境为用户提供各种机器学习技术,为他们尽可能高效地解决分类、聚类和新颖性检测三种算法挑战提供更多灵活性。

除了能够在STM32*微控制器(MCU)上开发用于边缘推理的神经网络外,最新的STM32Cube.AI版本(7.0版)还支持新的监督和半监督方法,这些方法可以处理更小的数据集和更少的CPU周期。其中包括孤立森林异常检测(iForest)和单类支持向量机(OC-SVM)新颖性检测,以及K-means和SVM分类器算法,现在,用户无需人工写代码就能实现这些算法。

除神经网络之外,这些经典机器学习算法让开发人员通过易于使用的技术在STM32微控制器上转换、验证和部署各种学习模型,缩短研发周期,更快地解决人工智能开发挑战。

STM32Cube.AI允许开发人员将机器学习处理任务从云端转移到基于STM32的边缘设备,以减少延迟、节约能源、提高云利用率,并通过大限度地减少互联网上的数据交换来保护隐私。现在,用户使用STM32 MCU具有额外的灵活性,可以选择高效的机器学习技术进行设备上分析,是长期在线使用案例和智能电池供电应用的理想之选。

新的STM32Cube.AI 7.0版现在已经上线,可以从www.st.com免费下载。

*STM32STM8STMicroelectronics International NV(意法半导体国际有限公司)或其关联公司在欧盟和/或其他地方的注册和/或未注册商标。特别是,STM32在美国专利商标局注册。

 

关于意法半导体
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