Asigurați-vă că alegerea voastră este cea corectă
O prezentare generală a gamei de componente de bază ale producătorului japonez.
Sursele de alimentare numite și unități de alimentare (PSU – Power Supply Units) sau surse…
În acest ultim articol, care explorează TinyML, evidențiem doar câteva dintre kiturile hardware de evaluare…
Debutul utilizării TinyML poate fi o experiență descurajantă. În prima parte a acestei serii, am…
Acest scurt articol este primul dintr-o serie de trei în care vom investiga concepte de învățare automată folosind microcontrolere cu resurse limitate și consum redus de putere − denumite colectiv TinyML. Învățarea automată continuă să își pună amprenta asupra multor aspecte ale vieții noastre de zi cu zi, fie că ne aflăm acasă, la birou sau între ele. În timp ce multe aplicații de învățare automată necesită o putere de calcul semnificativă pentru a prelucra date științifice sau financiare complexe, cele proiectate pentru internetul lucrurilor (IoT) și alte aplicații de margine (edge) oferă capabilități reduse de calcul și de conectivitate.