导图社区 嵌入式人工智能(Embedded AI)
该思维导图全面展示了嵌入式人工智能的硬件基础、算法模型、开发工具、优化手段及应用领域,结构清晰,内容丰富。
这是一篇关于云计算与大数据处理的思维导图,总结了云计算和大数据处理的核心概念、服务模式、技术要点、特征、处理流程及应用场景,适合用于学习和复习相关知识。
计算机组成原理 微课版 华中科技大学,一张图带你完全了解相关内容,通过思维导图帮你提高效率,赶紧来试一试吧~
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嵌入式人工智能(Embedded AI)
硬件平台
芯片架构
ARM Cortex-M/A系列
RISC-V
NPU加速器
典型器件
STM32Cube.AI
NVIDIA Jetson Nano
ESP32-S3
关键指标
算力(TOPS)
功耗(mW)
内存占用(KB)
算法模型
轻量化模型
MobileNet
TinyML
量化神经网络(QNN)
部署格式
TensorFlow Lite
ONNX Runtime
PyTorch Mobile
训练方法
迁移学习
联邦学习(边缘协同)
开发工具链
开发流程
数据采集
模型训练
模型转换
嵌入式部署
性能调优
典型工具
Edge Impulse
TensorFlow Lite Micro
应用场景
工业物联网
设备预测性维护(振动分析)
智能家居
语音唤醒词识别(Hey Siri)
自动驾驶
车载视觉障碍物检测
医疗设备
便携式ECG异常检测
优化技术
模型压缩
剪枝(Pruning)
量化(8位整数量化)
硬件加速
SIMD指令集
DSP协处理器
能效管理
动态电压频率调整(DVFS)
低功耗模式(Sleep/Standby)
2210301125 胡舒阳