Edge AI實現快速準確、保障資安的醫療影像分析
AI和醫療診斷的結合已經成為重要的研究和應用方向，透過機器學習與演算法，AI可以分析資料包括影像、遺傳資訊和患者記錄等大量資料，幫助醫療人員更快更準確地診斷疾病並預測結果。一位工程師David Tischler使用BrainChip的神經形態處理器和Edge Impulse平台開發了一個概念驗證系統，能夠在低功耗條件下高效率分析X光片影像，並從中分辨出肺炎的X光片…
AI技術讓咳嗽這件事變得更有「意義」
成立於2020年的美國業者Hyfe是一家專業的呼吸健康解決方案供應商，專注於運用AI技術追蹤和監控咳嗽症狀，提供醫師診斷與評估病人狀況的工具，完善的監控機制讓診療時間縮短、減少再次入院率。
【Edge AI案例探討】利用AI物件辨識協助生產線瑕疵檢測
當製造業面對缺工狀況，如何善用科技來因應人力缺口？AI技術有機會成為解答，本文將介紹一個運用AI技術開發生產線品管的解決方案。
如何避免手術器材殘留在患者體內？創客自製手術清單物件偵測器！
手術後忘在患者體內的手術器械、沾血海綿或其他物體都稱作「術後體內殘留物」，儘管醫院都有嚴謹規範與檢核步驟，還是時有所聞。本文介紹一位開發者打造的可攜型AI辨識裝置，可以評估手術結束時是否器具都已經收齊。
【TinyML開發平台】尋找下一個Edge Impulse！
截至目前（2023年12月）止，Edge Impulse仍是中立之身，但後續走上相同的被併之路也不無可能，如此是否還有與之相同相仿的廣泛中勵行Edge AI/TinyML開發平台呢？本篇文章會與各位分享幾家能夠進行Edge AI/TinyML開發平台！
【Maker 玩 AI】Edge Impulse 搭配 XIAO ESP32-S3 實作影像分類專題
說到近年最強勢的邊緣端 ML 平台，莫過於 Edge Impulse 莫屬了！軟體的易用性搭配硬體的廣泛支援，造就 Edge Impulse 在社大社群上的討論度都勇冠群雄。本篇筆者將實際操作 Edge Impulse 影像分類模型訓練，並且佈署到 XIAO ESP32S3 Sense 這個熱門 MCU 開發板上！
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