Qeexo嵌入式機器學習，不依靠云端中運行實時機器學習推理的嵌入式邊緣設備，是一個輕量級的通用平臺。嵌入式解決方案是基于一個支持1.7億以上臺智能手機和平板電腦的全通過產品如FingerSense和EarSense世界Qeexo自己的機器學習平臺。Qeexo嵌入式機器學習，甚至可以收集已經收集的數據，將幫助您了解，通過自己的產品和設備所產生的傳感器數據。芯片的CEO隨著價格的下降和功能越來越高，我們相信機器學習將朝著最前沿發展。

Qeexo的嵌入式機器學習可以為所有行業的產品和流程增添智能。例如，在工業環境中、過程、設備并通過安裝一個傳感器Qeexo驅動監測和分析在植物中的產品，它可被操作在更理想的狀態機更長的時間。在汽車行業，如果在Qeexo的內置機器學習功能的傳感器，就可以得到路況和車況，或大約立即預知維護的汽車的信息。在智能家居和物聯網領域，邊緣設備可以以更低的價格與擴展方便功能。

Qeexo機器學習平臺以毫秒為單位比人類感知快速延遲，對功耗的內存和處理的要求非常低，并與各類傳感器數據的工作。延遲以毫秒為單位由于以毫秒為單位的延遲Qeexo比人類感知，引起Qeexo的機器學習感受即時的反應速度更快。

在傳統上機器學習，計算不能在敏感的應用中使用這樣的時間，觸摸屏時間太長，需要觸控界面可能會混淆未能立即響應用戶。然而，如已經通過FingerSense和EarSense證實，Qeexo的機器學習將不同類型的輸入方法之間立即區分，它就能提供及時反饋給用戶輸入。

功耗、存儲器和處理要求非常低嵌入式和移動應用程序都受到處理能力、內存和功耗的影響。嵌入式機器學習Qeexo是高度優化，從而允許邊緣設備的推斷。這也使其更廣泛適用。傳感器數據

Qeexo嵌入式機器學習平臺支持各種傳感器數據。據行業專家稱，到2020年將部署超過1萬億個傳感器。 Qeexo的內置機器學習可以利用這些傳感器收集的大量數據，使每臺設備更智能，更易于使用。其中最常見的抱怨是投資收集和存儲數據的成本，但是許多公司不知道如何充分利用它。 即使有分析，它通常也是最簡單的。通過高端機器學習算法，Qeexo的嵌入式機器學習幫助公司了解傳感器數據的價值。

Qeexo機器學習技術實力的另一個證明是，Joexo的產品EarSense在軟件和移動應用程序分類方面獲得了CES 2019創新獎。 EarSense于今年7月進入了OPPO Find X手機器，用最先進的AI技術取代了接近傳感器，以便在用戶接聽電話時關閉屏幕。通過消除對接近傳感器制造商的需求，EarSense實現了真正的全屏設計。