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TensorFlow Lite Micro
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TinyML赋能光无线通信中的自主故障检测
研究人员开发了一种自主的光无线通信接收节点，集成了TinyML分类引擎，用于实时故障检测。该系统围绕ESP32-S3微控制器构建，使用量化的TensorFlow Lite Micro模型，能够以高达74.68%的准确率对四种不同的运行状况进行分类。在设备上部署展示了一种自感知光物联网节点的实用方法，与传统的基于云的方法相比，降低了诊断延迟。
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开源AI工具包可在RAM小于500KB的微控制器上运行语音代理
Moonshine Voice发布了Moonshine Micro，这是一个专为资源受限的嵌入式系统设计的开源AI工具包。该工具包能够让实时语音代理和应用程序在内存仅为470KB的微控制器上运行。它包含了语音活动检测、语音转文本、自定义命令识别和神经语音合成等功能，所有这些都由TensorFlow Lite Micro提供支持。
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TinyML 模型实现设备端心律失常检测
研究人员开发了 ArrythML，一种使用自编码器模型的设备端心律失常检测 TinyML 方法。这些 INT8 量化模型专为资源受限的嵌入式系统设计，可在 ESP32-S3 微控制器上处理超过 95,000 个 ECG 片段。性能最佳的模型尺寸为 180 KB，推理延迟为 9 毫秒，达到了 84% 的召回率和 79% 的 F1 分数，展示了低功耗、注重隐私的可穿戴系统的潜力。