面对当下的行业，阅面背靠嵌入式视觉算法，以图像识别消费级产品切入，立志做一个行业突破者。 当下，人机交互成为了人工智能技术发展的一大重点领域。在过去的2016年里，除了语音交互技术，视觉交互的发展速度
嵌入式系统已经成为我们生活中不可或缺的一部分，从智能手机到家用电器，几乎每个设备都搭载了嵌入式技术。随着人工智能的快速发展，将神经网络应用于嵌入式设备上变得越来越普遍。本文将深入探讨嵌入式人工智能的现状，以及神经网络在边缘设备上的应用。
嵌入式系统在现代科技中扮演着重要的角色，广泛应用于医疗设备、汽车、工业控制、智能家居等领域。嵌入式图像处理作为其中的一个关键组成部分，为许多应用提供了视觉感知能力。本文将介绍嵌入式图像处理的算法、应用以及性能优化方法，并提供相关的代码示例。
近来，很高兴能够参与到腾讯云AIoT应用创新大赛，有机会认识到各种行业背景的物联网爱好者；作为一个新手，接触了面向物联网领域的TencentOS Tiny系统、腾讯云物联网开发平台以及RISC-V芯片的应用实例等。
机器之心原创 作者：虞喵喵 「今年是嵌入式 AI 的起步阶段，真正的市场会从 2019 年开始慢慢扩大。」 在中科创达产品总监兼创思远达 CEO 杨宇看来，随着芯片厂商的持续发力，目前正是嵌入式 AI 技术服务和解决方案提供商的成熟阶段。再之后便需要芯片厂商、技术服务商和行业共同进步，才能让嵌入式 AI 真正走进更多应用场景。 在一个月前的嵌入式视觉峰会（EVS）上，中科创达正式发布其嵌入式 AI 解决方案。该方案面向人工智能的哪些领域和方向？已经积累了哪些合作案例？作为一家在嵌入式方向耕耘 9 年的老牌，
苹果的人脸识别标志着嵌入式人工智能第二阶段的开始，在这一阶段，更多的智能发生在独立于云的设备上。但它们并不是唯一的选择。 “健谈”的智能助手已经成为消费设备的标配，比如手机和智能手表。这些都是人工智能
红外探测系统具有隐蔽性强、探测距离远以及抗干扰能力强等优点，广泛应用于舰船、航空器等目标的识别与跟踪。红外系统主要包含目标探测以及图像识别两部分：其中目标探测是红外系统的硬件基础；图像识别算法能够实现图像内容的判别和目标定位，是后续跟踪任务的前提，具体如图1所示：
驱动中国2017年12月22日消息 中关村前沿技术企业地平线机器人技术团队20日发布首款嵌入式人工智能视觉芯片。在人工智能视觉识别领域，该类芯片每帧中可同时对200个视觉目标进行检测，为智能驾驶、智能城市发展提供基础支撑。 那么就有人问了，我国首款嵌入式人工智能视觉芯片，又能解决那些实际问题？此次地平线团队发布的芯片包括面向智能驾驶的“征程１．０”处理器和面向智能摄像头的“旭日１．０”处理器具备同时对行人、机动车、非机动车、交通指示牌等多类目标进行精准实时检测与识别的处理能力。利用，计算视觉识别技术，让
hello！大家好，本次作品名为AI早安机器人，是一款新型交互式打卡机，我们在实现人脸识别的基础上增加了打印机功能，同时实现云端对管理者手机进行手机的数据传输，让管理者实时知道员工的到位情况，同时模块化设计使得作品极具可塑性，可以简单修改应用于其他场景，如电影院的智能取票，会议室的人员到达情况。。
日前，谷歌正式发布 TensorFlow Lite 开发者预览版，这是针对移动和嵌入式设备的轻量级解决方案。TensorFlow Lite 是一种全新的设计，具有三个重要功能——轻量级（Lightweight）、跨平台（Cross-platform）、快速（Fast）。 下面是来自 Google Developers Blog 的详细信息， AI研习社编译如下。 今天，我们正式发布 TensorFlow Lite 开发者预览版，这是针对移动和嵌入式设备的轻量级解决方案。TensorFlow 可以在许多平台上
机器视觉趋势经常被讨论，那么可能影响工业自动化中机器视觉的这些技术的选择和实施有哪些实用的信息？
玩过ROS的人都会知道，玩ROS绝对不是我等屌丝的游戏，毕竟投入成本太高，稍微搞点高端的SLAM、做个机器学习、图像识别和跟随，那激光雷达、深度摄像头这些大件就必须得上，而这些硬件往往价格都非常高。
关于嵌入式语音应用的未来场景，边缘测语音智能芯片公司Syntiant做了一个调研，以下为调研结论 -
1，人工智能与机器学习 现在很多巨头都在布局AI领域。Google就不必说了，它在人工智能领域的尝试非常广泛，除了阿法狗，还有自动驾驶、语音助理、智能家居等。Facebook已经收购了8个机器人公司和1个机器学习公司，并在许多新的业务中使用了人工智能技术。IBM斥资10亿美元成立的Watson项目包括了语音、语言理解、图像识别和情绪分析等能力，已经与一些汽车企业和医疗机构开始展开合作。而在国内，小米CEO雷军在近期的年会上也宣布人工智能是2017年的重点发展领域。 提到人工智能，就一定离不开机器学习。机
关于人工智能究竟是什么，以及人工智能的学科应该如何分类，似乎存在一些混淆。人工智能是分析学的一种形式，还是一门与分析学不同的全新学科？我坚信人工智能与预测分析和数据科学的关系比任何其他学科都更为密切甚至有人可能会认为人工智能是下一代的预测分析。此外，人工智能经常被用于需要将分析过程付诸实施的情况。因此，在这个意义上，人工智能也常常推动规定性、可操作性分析的发展。如果说人工智能不是一种分析方式，那将是一个错误。 人工智能与预测分析的关系 让我们回顾一些帮助定义预测分析的基本事实，然后看看人工智能如何很好地
本文介绍了TensorFlow Lite的架构设计、功能特性、开发工具包、模型文件格式以及如何在移动和嵌入式设备上部署模型。作为TensorFlow Lite的预览版，它已经支持在Android和iOS平台上运行，并提供了Java API、C++ API和解释器。开发人员可以使用预训练好的模型，例如MobileNet和Inception V3，并将它们应用于自定义的移动和嵌入式设备。
翻译 | 刘畅Troy 谷歌今天终于发布了TensorFlow Lite 的开发者预览！该项目是在5月份的I/O开发者大会上宣布的，据Google网站描述，对移动和嵌入式设备来说，TensorFlow是一种轻量级的解决方案，支持多平台运行，从机架式服务器到微小的物联网设备。近几年来，由于其作为机器学习模型的使用已成倍增长，所以移动设备和嵌入式设备也出现了部署需求。Tensorflow Lite使机器学习模型设备能够实现低延迟的推理。 在本文中，Google展示了TensorFlow Lite的框架构成以
Deepgram 是 YC 投资的一家初创公司，其业务是使用机器学习分析企业的音频数据。近日该公司开源了内部的深度学习工具 Kur（https://github.com/deepgram/kur）。该工具能够进一步帮助那些对音频分析感兴趣的人实现他们的想法。开源内容还包括10个小时的已转录音频，以10秒的片段拼接，目的是加快训练过程。 Kur 与 Keras 相似，但 Kur 进一步节略了建立和训练深度学习模型的过程。通过使深度学习更容易实现，Kur 进一步使图像识别和语音分析更容易进行。 Deepgram
就会跟上面所说的那样，被迫成为一个全栈，这是比较尴尬的。 若你想比较准确的针对某个方向学习，那就继续往下看吧。
一、物联网 1、什么是物联网? 物联网在之前被定义为通过射频识别(RFID)、红外线感应器、全球定位系统、激光扫描器、气体感应器等信息传感设备按约定的协议把任何物品与互联网连接起来进行信息交换
上个月，谷歌正式宣布推出针对移动设备和嵌入式设备的轻量级解决方案 TensorFlow Lite。而在此之前，今年 5 月份的谷歌 I/O 大会上他们已经对此进行了预告。承袭 TensorFlow 在服务器、IoT 设备等平台的良好表现，TensorFlow Lite 的推出将使得移动端的机器学习模型部署得以大范围推广。 模型下载：download.tensorflow.org/models/tflite/smartreply_1.0_2017_11_01.zip 项目代码：https://github
李林 编译自 ZDNet 量子位 报道 | 公众号 QbitAI 微软昨天发布了一个嵌入式学习库(Embedded Learning Library, ELL)，包括一个用在树莓派上等开发板上的预训练
嵌入式系统作为一种集成了硬件与软件的计算系统，已经在各行各业发挥着至关重要的作用。然而，随着技术的不断发展，嵌入式系统也在经历着巨大的变革。本文将探讨嵌入式系统的未来发展趋势，着重介绍融合、边缘计算与智能化这三个方面，并通过代码实例来展示其中的一些关键技术。
【新智元导读】谷歌大脑负责人Jeff Dean上周在“嵌入式视觉年度峰会”上发表演讲《智能计算系统中的大规模深度学习》，结合多年应用实例，讨论在从手机到数据中心等不同环境中部署机器学习模型的不同方法，
AiTechYun 编辑：nanan Aaeon公司推出了“UP AI Core”—— mini-PCIe版本的英特尔Movidius神经计算棒，用于神经网络加速，可用于UP Squared SBC和
后端最重要的经验是系统设计和中间件的应用，不管你用 Java、Go，你大部分时间都在和MySQL、PG、Mongodb、Redis、Kafka 之类的打交道，你的主要工作是系统设计，如何设计数据结构、如何设计缓存、一些常用的设计模式如何应用，这些大头都是语言无关的。
安妮 编译整理 量子位 出品 | 公众号 QbitAI 还得从半年前说起。 今年5月的谷歌I/O大会上，安卓工程副总裁Dave Burke宣布将推出一个专门为移动设备优化的TensorFlow，称为T
8月31日，华为发布了新一代顶级人工智能手机芯片——麒麟980，成为全球首款采用7nm制程工艺的手机芯片。麒麟980能做到人脸识别、物体识别、物体检测、图像分割、智能翻译等，实现AI识别质的飞跃。
嵌入（embedding）的想法来自于NLP(word2vec)
人工智能算法在过去几年极为火热，广泛应用于计算机视觉、语音识别、推荐算法以及智能机器人等领域；调研发现，工程师为了提高神经网络的准确度，一般采用更深层的神经网络，导致模型参数越来越多，该方法虽然能够极为快速、准确的进行人脸识别，但是对硬件的要求也越来越高。然而实际工程应用中需要考虑底层设备的硬件资源、功耗特性等，使用中需要将模型进行适当的裁剪，具体如下所示：
选自Sony 机器之心编译 参与：蒋思源、李泽南 索尼昨天宣布开源了自己的神经网络库 NNabla，其中包含用于深度学习系统的 Python API 与用于嵌入式设备的 C++ API。彭博社也表示索尼正在加入谷歌、Facebook 和亚马逊等巨头的人工智能开发竞争。 神经网络是深度学习模型的核心，后者自 2012 年在图像识别领域获得突破性进展以来获得了人们的广泛关注。现在，深度学习已经在很多领域中获得应用，它不仅仅是一种图像识别的算法，也是一种用于建模的黑箱系统。 用于处理深度学习模型的架构各有不同：从
在前面的文章我们简单介绍了下什么是向量数据库，用比较生动的三原色的概念进行了类别，可以回顾下之前的文章。
目前谈论起人脸识别，已经不是什么高深莫测的东西了。很多人都用过，切切实实的走进了人们的生活中，也确实给很多人带来了便利。从火车站的身份证人脸对比，小区的人脸识别门禁，超市的人脸识别储物柜，再到家庭的人脸识别智能锁，手机上的人脸识别解锁，人脸识别支付，各种嵌入式上面的人脸识别逐渐走进人们的生活。不管是否承认，我们确实逐渐进入了一个人工智能越来越繁荣的时代。嵌入式的ai也吸引了一大批爱好者的积极跟进。本文结合这几年的国内嵌入式上人脸识别的发展，谈一谈我的一些想法和对未来发展的一些预测。
Tengine 是 OPEN AI LAB 一款轻量级神经网络推理引擎，它针对 Arm 嵌入式平台进行了专门优化，对 Android、Linux 系统都提供了很好的支持。
嵌入（embedding）的想法来自于NLP(word2vec) 在这篇文章中，我们将讨论机器学习中的两个问题:第一个问题是关于深度学习如何在图像和文本上表现良好，并且我们如何在表格数据中使用它。第二
AI科技评论消息，日前，谷歌正式发布 TensorFlow Lite 开发者预览版，这是针对移动和嵌入式设备的轻量级解决方案。TensorFlow Lite 是一种全新的设计，具有三个重要特征——轻量级（Lightweight）、跨平台（Cross-platform）、快速（Fast）。 下面是来自 Google Developers Blog 的详细信息，AI科技评论编译如下。 谷歌于今天正式发布 TensorFlow Lite 开发者预览版，这是针对移动和嵌入式设备的轻量级解决方案。TensorFlow
未来十年，为了完成从感知+预警到决策+执行的进化之路，高级辅助驾驶系统（ADAS）将接入更多的传感器，实现更为复杂的计算，同时具备更高的安全性。 双目视觉简介 相比于单目视觉，双目视觉（Stereo Vision）的关键区别在于可以利用双摄像头从不同角度对同一目标成像，从而获取视差信息，推算目标距离。具体到视觉ADAS应用来说，如果采用单目摄 像头，为了识别行人和车辆等目标，通常需要大规模的数据采集和训练来完成机器学习算法，并且难以识别不规则物体；而利用毫米波雷达和激光雷达进行测距的精 度虽然较高，但是成本
【新智元导读】市场研究&咨询公司Grand View Research的报告从行业、解决方案、硬件、应用程序、终端使用、区域等方面对深度学习进行了评估及趋势分析。 近日，市场研究&咨询公司Grand View Research发布了一份深度学习市场分析报告。该报告从行业、解决方案、硬件、应用程序、终端使用、区域等方面对深度学习进行了评估及趋势分析。 该报告主要回答了以下问题： 从2013年到2015年，该市场有多大？ 到2024年，该市场会有怎样的发展？ 哪个领域会推动或引领市场发展？ 竞争环境和市场
监督学习：机器学习中最常见的方法是监督学习。在监督学习中，我们得到一组标记数据（X，Y），即（特征，标签），我们的任务是学习它们之间的关系。但是这种方法并不总是易于处理，因为-
AI 研习社按：移动设备相较于 PC ，携带便携，普及率高。近年来，随着移动设备的广泛普及与应用，在移动设备上使用深度学习技术的需求开始涌现。
图1a：全球在计算机视觉公司领域的投资显著增加，并且没有放缓迹象。（来源：Woodside Capital/Crunchbase）
拍栗子 发自 凹非寺 量子位 出品 | 公众号 QbitAI △ 这是宝丽来的第一款拍立得，代号95 拍立得是一种古老又常新的设备。 如今，有人给了它一种焕发童颜的新玩法。 按下快门，洗出来的不是照
2016年起，达沃斯论坛将主题锁定在了“第四次工业革命”——一场由大数据、云计算、智能机器人和3D打印等技术掀起的创新浪潮，数字经济的关注度被推向了高点。作为国家经济竞争力的关键所在，工业经济数字化、网络化、智能化成为各国发展的重中之重，其中的首要任务就是推进现有工业系统向智能制造方向转变。
bk7256是一颗高性能同时支持wifi6和蓝牙的芯片。使用32位双risv-v作为内核，最大时钟320M。集成音频adc/dac，cmos 摄像头接口，16bit rgb显示屏、8080显示屏接口，支持硬件jpeg编解码。内置512K内存，8M PSRAM，4M flash。工作电压支持2.7V~5V宽电压范围。
很荣幸这次能拿到AIoT应用创新大赛的初赛资格。 深度学习和机器学习在安防、金融、消费等各个方面有着广泛的应用。随着神经网络算法的发展，模型精度越来越高，但是模型尺寸却越来越大，算法运算量和内存占用使得ANN的算法不适合在嵌入式端进行部署，这严重影响了神经网络算法的应用。因此，本设计尝试使用C++语言进行Lenet-5架构的前向传播，并将其应用于MNIST手写数字识别，从而使得TencentOS Tiny AIoT开发板具有智能识别手写数字的功能。
传统的称重管理系统是采用人工录入车牌方式，需要较长的等待时间，且容易产生失误甚至作弊等问题。另外，汽车称量现场环境恶劣，严重影响工作人员身心健康，其中引入一个新的概念“无人值守称重”。
如今，自动驾驶汽车和无人驾驶飞机背后的图像识别技术依赖于人工智能：计算机本质上学会了自己识别物体，比如识别狗、过马路的行人或停车的汽车。主要问题是，目前运行人工智能算法的计算机对于手持医疗设备等未来应用来说显得过于庞大和缓慢。
XV是一个终端16进制查看器，作者之前是Java开发者，XV是他的第一个Rust项目。他在本文主要介绍了UX中使用panic的一些经验。
【新智元导读】谷歌今天宣布开源图说生成系统 Show and Tell 最新版在 TensorFlow 上的模型。该系统采用编码器-解码器神经网络架构，分类准确率达 93.9%，在遇到全新的场景时能够生成准确的新图说。谷歌表示，这说明该系统能够真正理解图像。 2014 年，谷歌大脑团队的研究员训练了一个机器学习系统，自动生成能够准确描述图像的图说。这一系统的发展使其在 MS COCO 2015 图说生成竞赛中夺得第一。 现在，我们将这一图说生成系统的最新版开源，作为 TensorFlow 的一个模型。这次发
一个低调的AI开发者，凭什么登上B站首页、一个视频百万播放，并且外行内行看了都服气？
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