将嵌入式引进机器学习这样eIQ就足够了吗
各个领域都需要创新，都需要发展，同时随着产品越来越复杂，具有了更强大的处理能力和更高的速度，使得机器学习（ml）技术逐渐扩展到边缘应用。借助eiq软件，现在可以非常轻松地将新的ml模型引入边缘设备。
机器学习（ml）是一个有助于简化现代生活的复杂过程。它使产品和设备能够快速准确地预测、学习和执行复杂的任务。两个大家熟悉的使用案例：
amazon alexa，使用语音识别技术来控制智能家居;
自动驾驶车辆，通过目标检测技术提升驾驶员的安全。
随着产品越来越复杂，具有了更强大的处理能力和更高的速度，使得ml技术逐渐扩展到边缘应用。借助eiq软件，现在可以非常轻松地将新的ml模型引入边缘设备。
六月初，在恩智浦connects大会上发布了部分edgeverse™产品组合，其中eiq ml软件开发环境采用行业领先技术，能够将基于ml的应用部署到嵌入式设备中。该软件设计用于我们的微处理器和微控制器产品线，它为工程师提供了一个框架，可以在其中转换ml模型，从而在边缘设备上实现快速部署。
这一过程涉及优化模型，以及与系统的“学习中枢”，即神经网络（nn）推理引擎匹配。借助eiq开发工具，可以非常轻松地完成这项任务，同时还提供将ml模型与底层计算引擎连接所需的各层。实质上，它桥接了所有必需的工具，可以让新的ml模型投入量产，并集成在复杂的应用中，例如能够执行摄像头或视频输入、安全以及无线通讯（恩智浦支持所有这些功能）等功能。初始版本支持i.mx rt跨界处理器和i.mx 8应用处理器。
更轻松的开发流程
推理引擎和库是ml的构建模块和训练基础，工程师可以运用这些技术资源形成新的见解以及探索新的可能性。
随着ml技术的不断进步，开源引擎和库迅速激增。除了eiq软件开发环境中的各种其他工具，我们还提供基于流行的开源框架（例如，arm nn、tensorflow lite和opencv）的神经网络驱动引擎。这让工程师拥有更大的自由度和更多选择来探索和开发ml模型。
更广泛的边缘智能应用
eiq软件开发环境的推出，意味着机器学习创新不再受设备资源限制。工程师可以使用基于云的工具或本地服务器工具，构建自己的训练模型，然后将模型引入elq环境，以生成适用的推理引擎。然后将推理引擎加载到边缘设备上运行。
这是机器学习技术的重大进步，并将进一步促进该领域的各种创新可能性。
来源：中国电子网
头部PC品牌发力AI笔记本，笔电市场有望在2024年迎来转机？
人体红外传感器可以根据具体用户中可起到智能安防的作用
电阻式位移传感器类型_位移传感器原理
中国第一款自主研制的企业级以太网高端控制器
CMOS反相器的电路结构和工作原理
将嵌入式引进机器学习这样eIQ就足够了吗
笔记本电脑滚轮失效揭密
满足第三版医疗认证的DC-DC医疗电源
WLAN与3G融合之道
锐龙4000系列高能来袭！联想多款AMD笔记本上新
苹果HomePod mini已在墨西哥和中国台湾发售
Cadence怎么导出BOM表
扬声器（喇叭）与语音芯片音质的从属关系!
新型磁性斗篷可对磁场“隐形”
长城宽带100万元打包转让 曾经耗资十多亿元重金收购
解密汽车遥控解码器：安全性/攻击性探讨
软启动器故障处置案例分享
生成式人工智能背后的算法和原理
英国官员：希望吸引中国汽车制造商投资设厂
iphone8什么时候上市?最新消息:iPhone8高清渲染图曝光,外观已成定局,iphone 8全新要素大盘点!
机器学习（ml）是一个有助于简化现代生活的复杂过程。它使产品和设备能够快速准确地预测、学习和执行复杂的任务。两个大家熟悉的使用案例：
amazon alexa，使用语音识别技术来控制智能家居;
自动驾驶车辆，通过目标检测技术提升驾驶员的安全。
随着产品越来越复杂，具有了更强大的处理能力和更高的速度，使得ml技术逐渐扩展到边缘应用。借助eiq软件，现在可以非常轻松地将新的ml模型引入边缘设备。
六月初，在恩智浦connects大会上发布了部分edgeverse™产品组合，其中eiq ml软件开发环境采用行业领先技术，能够将基于ml的应用部署到嵌入式设备中。该软件设计用于我们的微处理器和微控制器产品线，它为工程师提供了一个框架，可以在其中转换ml模型，从而在边缘设备上实现快速部署。
这一过程涉及优化模型，以及与系统的“学习中枢”，即神经网络（nn）推理引擎匹配。借助eiq开发工具，可以非常轻松地完成这项任务，同时还提供将ml模型与底层计算引擎连接所需的各层。实质上，它桥接了所有必需的工具，可以让新的ml模型投入量产，并集成在复杂的应用中，例如能够执行摄像头或视频输入、安全以及无线通讯（恩智浦支持所有这些功能）等功能。初始版本支持i.mx rt跨界处理器和i.mx 8应用处理器。
更轻松的开发流程
推理引擎和库是ml的构建模块和训练基础，工程师可以运用这些技术资源形成新的见解以及探索新的可能性。
随着ml技术的不断进步，开源引擎和库迅速激增。除了eiq软件开发环境中的各种其他工具，我们还提供基于流行的开源框架（例如，arm nn、tensorflow lite和opencv）的神经网络驱动引擎。这让工程师拥有更大的自由度和更多选择来探索和开发ml模型。
更广泛的边缘智能应用
eiq软件开发环境的推出，意味着机器学习创新不再受设备资源限制。工程师可以使用基于云的工具或本地服务器工具，构建自己的训练模型，然后将模型引入elq环境，以生成适用的推理引擎。然后将推理引擎加载到边缘设备上运行。
这是机器学习技术的重大进步，并将进一步促进该领域的各种创新可能性。
来源：中国电子网
头部PC品牌发力AI笔记本，笔电市场有望在2024年迎来转机？
人体红外传感器可以根据具体用户中可起到智能安防的作用
电阻式位移传感器类型_位移传感器原理
中国第一款自主研制的企业级以太网高端控制器
CMOS反相器的电路结构和工作原理
将嵌入式引进机器学习这样eIQ就足够了吗
笔记本电脑滚轮失效揭密
满足第三版医疗认证的DC-DC医疗电源
WLAN与3G融合之道
锐龙4000系列高能来袭！联想多款AMD笔记本上新
苹果HomePod mini已在墨西哥和中国台湾发售
Cadence怎么导出BOM表
扬声器（喇叭）与语音芯片音质的从属关系!
新型磁性斗篷可对磁场“隐形”
长城宽带100万元打包转让 曾经耗资十多亿元重金收购
解密汽车遥控解码器：安全性/攻击性探讨
软启动器故障处置案例分享
生成式人工智能背后的算法和原理
英国官员：希望吸引中国汽车制造商投资设厂
iphone8什么时候上市?最新消息:iPhone8高清渲染图曝光,外观已成定局,iphone 8全新要素大盘点!