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TinyML 是機器學習和嵌入式 IoT 設備的交叉領域，是一門新興的工程學科，具有革新許多行業(yè)的潛力。
TinyML 源自物聯(lián)網 IoT 的概念。物聯(lián)網的傳統(tǒng)做法，是將數據從本地設備發(fā)送到云端處理。
TinyML 是機器學習和嵌入式 IoT 設備的交叉領域，是一門新興的工程學科，具有革新許多行業(yè)的潛力。
TinyML 源自物聯(lián)網 IoT 的概念。物聯(lián)網的傳統(tǒng)做法，是將數據從本地設備發(fā)送到云端處理。
TinyML 的主要受益者，是邊緣計算和節(jié)能計算領域。TinyML 源自物聯(lián)網 IoT 的概念。物聯(lián)網的傳統(tǒng)做法，是將數據從本地設備發(fā)送到云端處理。一些人對這一方式在隱私、延遲、存儲和能源效率等方面存在疑慮。
能源效率。無論通過有線還是無線方式，數據傳輸都非常耗能，比使用乘積累加運算單元（multiply-accumulate units，MAU）的本機計算高出約一個數量級。最節(jié)能的做法，是研發(fā)具備本地數據處理能力的物聯(lián)網系統(tǒng)。相對于“以計算為中心”的云模型，“以數據為中心”的計算思想已得到了人工智能先驅者的一些先期探討，并已在當前得到了應用。
隱私。數據傳輸中存在侵犯隱私的隱患。數據可能被惡意行為者攔截，并且存儲在云等單個位置中時，數據固有的安全性也會降低。通過將數據大部保留在設備上，可最大程度地減少通信需求，進而提高安全性和隱私性。
存儲。許多物聯(lián)網設備所獲取的大部分數據是毫無用處的。想象一下，一臺安防攝像機每天 24 小時不間斷地記錄著建筑物的入口情況。在一天的大部分時間中，該攝像機并沒有發(fā)揮任何作用，因為并沒有什么異常情況發(fā)生。采用僅在必要時激活的更智能的系統(tǒng)，可降低對存儲容量的需求，進而降低需傳輸到云端的數據量。
延遲。標準的物聯(lián)網設備，例如 Amazon Alexa，需將數據傳輸到云來處理，然后由算法的輸出給出響應。從這個意義上講，設備只是云模型的一個便捷網關，類似于和 Amazon 服務器之間的信鴿。設備本身并非智能的，響應速度完全取決于互聯(lián)網性能。如果網速很慢，那么 Amazon Alexa 的響應也會變慢。自帶自動語音識別功能的智能 IoT 設備，由于降低甚至是完全消除了對外部通信的依賴，因此降低了延遲。
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2022-11-30 標簽：微控制器嵌入式系統(tǒng)MCU芯片 1139 0
類別：電子資料 2023-06-12 標簽：Raspberry Pi相機模塊TinyML
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