边缘AI平台的机器学习传感器
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Stmicroelectronics正在使其机器学习能力的运动传感器在Qeexo的Automl开发平台上可用。
ST的机器学习能力（MLC）传感器可以通过运行与传感相关的算法来减少系统级功耗。使用传感器数据，Qeexo的自动化机器学习（ML）平台可以通过减少延迟，功耗和内存足迹来加速边缘的Tinyml模型的开发。
“我们与St的工作现已使应用程序开发人员能够在ST的MLC传感器上快速构建和部署机器学习算法，而无需消耗MCU周期和系统资源，以实现无限范围的应用程序，包括工业和物联网用例。”Sang赢得了美国Qeexo首席执行官Lee。
“将MLC放入我们的传感器中，包括LSM6DSOX或ISM330DHCX，大大减少了系统数据传输量，卸载网络处理，并可能通过数量级削减系统功耗，同时提供增强的事件检测，唤醒逻辑和实时优势计算，”说Simone Ferri，MEMS传感器部主任STMicroelectronics。
Qeexo声称，在Qeexo Automl上建造的AI已发货超过3亿个设备。
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