【Arm的AI世界】用Vela編譯器在Ethos-U NPU部署神經網路模型
為了因應這波邊緣與終端AI裝置浪潮，Arm特地設計了microNPU 機器學習(ML)處理器Ethos-U，為面積受限的嵌入式與物聯網裝置加速ML推論。要在Ethos-U上部署神經網路(NN)模型，第一步須使用Vela來編譯你已備妥的模型。Vela是一種開源Python工具，可以將神經網路模型最佳化為能在內含Ethos-U NPU的嵌入式系統上執行之特定版本；這篇文章將展示使用Vela編譯模型的工作流程。
Imagimob推出Ready Models加速Edge AI應用部署
Infineon旗下的Edge AI開發平台供應商Imagimob推出專為Edge AI裝置打造的機器學習(ML)解決方案Imagimob Ready Models，可快速部署於Infineon的PSoC 6 等現有MCU硬體上，使用者無需再投入模型開發所需成本、時間和專業知識。
【Arm的AI世界】利用Arm機器學習嵌入式評估套件快速部署Edge AI應用
Cortex-M55處理器是Arm Cortex-M處理器中人工智慧功能最強大的，也是第一顆基於Arm Helium技術的CPU。儘管Cortex-M55在微小的微處理器上運作機器學習模型速度已經很快了，不過它與Arm Ethos-U55 microNPU完成整合後，在嵌入式系統中最快可讓機器學習推論速度提升480倍。本文將告訴大家如何運用開源的Arm機器學習嵌入式評估套件快速打造並部署嵌入式機器學習應用！
【Roboflow標記工具】新手也能輕鬆上手，打造專業AI資料集的線上指南！
在本教學中，我們將學習使用Roboflow進行資料集標註的步驟。Roboflow是一個方便且免費的工具，可以協助我們更有效地進行標註。現在，讓我們來看看如何新增Roboflow標記專案、開始標註資料，並創建資料集。
【CIRCUS Pi】Seeed Studio XIAO ESP32-S3 Sense－ESP32CAM 進化版？
ESP32S3 Sense 是 XIAO 家族系列最新的開發板，同時在這塊板子上也有不少突破點，除了搭載了新的核心 ESP32S3 之外，還使用了板對板連接器使其可以在維持相同面積的 PCB 條件下，擴充了 IO 的數量與功能。
【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！