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标签 - 边缘AI

从云到端:AI在硬件设备中的应用与技术实现架构详解
全面深入地介绍AI在硬件设备中如何落地,包括核心技术原理、架构设计、实际应用案例和成本控制策略,帮助企业理解AI智能硬件的技术实施要点。阐述AI在硬件设备中的应用原理、具体技术实现方式、核心架构设计、真实案例分析及部署成本管理策略,帮助技术人员和产业决策者精准把握这一前沿趋势。
从技术角度研究边缘AI物联网:架构、应用以及未来前景
围绕 Edge AI 在 IoT 边缘设备上的技术实现方式与架构进行深入探讨,包括边缘AI集成到物联网设备中的技术架构、实现方法和实际考虑因素,强调效率、性能和实际应用。
IoT Device Management4
探讨如何利用人工智能优化物联网设备的管理和维护,通过自动化配置、预测性维护和边缘AI技术,提升系统效率与可靠性。
10 open source edge IoT Platform
本文全面对比了十个主流的边缘物联网平台,包括 EdgeX Foundry、KubeEdge、Eclipse Kura 等。通过详细介绍它们的技术参数、硬件需求、特性和应用领域,帮助您在物联网项目中选择最适合的边缘计算平台。
嵌入式系统开发和常用芯片,嵌入式研发在AI时代的发展趋势
嵌入式系统开发是物联网(IoT)、智能家居、工业自动化和医疗设备等领域的重要技术支撑。嵌入式系统是一个集成了软硬件的专用计算系统,通常被设计用于执行特定任务。本文将介绍嵌入式系统开发的基本概念、开发技术,一些常用的微处理器,以及发展趋势。
AI智能硬件产品提振消费电子:大模型AI+硬件是未来发展方向吗?
大模型AI+硬件是未来发展方向? 消费电子市场上涌现出一大批基于大模型AI的智能硬件产品,如智能玩具、健身设备、智能家居设备等。这些产品通过集成先进的AI技术,显著提升了功能性和用户体验。
OpenMV
本文深入探讨了TinyML的机器学习能力与OpenMV的机器视觉实力之间的协同,使得从智慧农业到实时健康监测等创新应用成为可能。了解这一合作如何为智能设备的未来铺路,使技术更加易于访问、高效且注重隐私。
IoT with TinyML
探索TinyML在物联网中的变革力量。了解如何在超低功耗设备中嵌入机器学习,推动从智能家居到农业等行业的创新,让设备变得更智能、更高效。

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