Развертывание моделей AI / ML на пограничных устройствах (Дарвин Эдж, Швейцария) Милян Вулетич, Владимир Муягич, Никола Милоевич, Дебмаля Бисвас Аннотация . Edge AI позволяет развертывать интеллектуальные решения на периферийных устройствах, уменьшая задержку, обеспечивая выполнение в автономном режиме и обеспечивая надежные гарантии конфиденциальности. К сожалению, достижение эффективного и точного выполнения алгоритмов искусственного интеллекта на периферийных устройствах с..

Карстен Меннинг, доктор философии Это заключительная часть серии из двух частей, посвященных запуску приложений ИИ на периферии в целом и анализу компьютерного зрения на Raspberry Pi 3 с ускорением Intel Neural Compute Stick 2, в частности. Взгляните на часть 1 , чтобы получить: обзор аппаратных ускорителей ИИ Edge и вариантов плат для разработки, руководство о том, как настроить Raspberry Pi со встроенной камерой в качестве периферийного устройства с поддержкой ИИ, руководство..

Пусть волшебство наполнит это Рождество 2019 года и предстоящий Новый год. Для этого я соорудил волшебную палочку :) И использую ее, чтобы как следует встречать праздники по-гиковски. Что «волшебного» в этой палочке, так это то, что она использует машинное обучение (ML) для изучения и распознавания жестов палочки только на основе данных, собранных с датчика акселерометра (который измеряет силу ускорения). При использовании машинного обучения движение палочки не обязательно должно быть..

Современные нейронные сети пьют из колодца вдохновения 18-го века — основного продукта обработки сигналов — мощного и вездесущего преобразования Фурье. Его история восходит к тому, что Гаусс и его современники интересовались интерполяцией орбит небесных объектов из конечного набора наблюдений, затем через одержимость Фурье теплопередачей и бесчисленными приложениями в DSP, наконец, сунув пальцы в периферийный ИИ. Если вы хотите сделать вывод на краю, то окажется, что передача информации..

О проекте В этом демонстрационном проекте EDGE AI мы продемонстрировали реальный пример использования классификации изображений в реальном времени для гаек и шайб. Мы обучили модель классификации на основе глубокого обучения для определения различных типов и производителей гаек и шайб. Модель глубокого обучения развернута на пограничном устройстве (Google Coral) для логического вывода в реальном времени. Этот демонстрационный проект создан для демонстрации возможностей компьютерного..