- 图源：ipopba/Stock.adobe.com当你入了机器学习 (ML) 领域的门之后，很快就会发现，云端的数据存储和处理成本竟然如此之高。为此，许多企业都上了内部部署基础设施的车，试图通过这些设施来承载其ML工作负载，从而限制上述成本。可即便如此，这些内部的数据中心还是会带来诸如功耗增加等代价，尤其是在规模较大的情况下。而功耗增加，就意味着电费支出更高，还会给设备散热制造麻烦，对可持续发展也会构成不利影响。在云服务和内部部署场景中，这些开销与输入到中心枢纽的数据量直接相关。而解决的办法，就是在数据到
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RISC-V 边缘机器学习
- 不同汽车的独特性给汽车零部件供应商和OEM厂商等带来了挑战，因为每辆车的驾驶方式、驾驶地点、驾驶者、设计、用途以及道路和交通状况都是独一无二的。为保证每辆汽车都能正常运行并达到出色运行状态，需要掌握并管理汽车及其状况。英飞凌科技股份公司（FSE代码：IFX / OTCQX代码：IFNNY） AURIX™微控制器（MCU）系列所提供的先进实时计算硬件适用于安全关键型汽车应用中的嵌入式AI等用例。为了充分利用这些强大的功能，英飞凌生态系统合作伙伴Ekkono Solutions推出了一款简单易用且快
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