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Tinyml
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AI framework boosts energy efficiency for smart city environmental monitoring
研究人员开发了一个由人工智能驱动的框架，旨在提高智能城市中环境监测的能源效率。该系统利用支持TinyML的边缘设备，根据实时环境条件、传感器位置和剩余电池寿命动态激活传感器。通过减少不必要的传感和通信，该框架旨在延长传感器寿命并保持高监测覆盖率，这在城市规模的模拟中得到了证明。
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研究人员开发基于浏览器和设备端的TinyML视觉训练
两篇研究论文详细介绍了直接在低成本微控制器上训练和部署机器学习视觉模型的新方法。其中一篇论文介绍了一个基于浏览器的应用程序，该应用程序支持完整的本地ML流程，能够实现不到十分钟的快速训练周期。另一篇论文则侧重于完全在设备端的C++实现，用于数据采集、CNN训练和实时推理，实现了9分钟的训练运行和6.3 FPS的推理。