Silicon Labs
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    电子货架标签技术提高零售效率
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    Matter - 如何从智能家居孤岛转向统一的无线生态系统
    1. 互联健康
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    蓝牙汽车座椅传感器提高安全性
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应用 // 物联网领域的机器学习 (ML)

机器学习

将机器学习 (ML) 引入物联网应用可减少带宽要求、节省电能,并提高设备做出更明智决策的能力。Silicon Labs 支持所有 系列 1 和 系列 2 无线 SoC 中的机器学习,包括新发布的带有内置 AI/ML 硬件加速器的 BG24 和 MG24 产品。

实操研讨会系列

MG24 Tech Lab

加入最新的实操研讨会系列,了解 EFR32MG24 无线 SoC 的高级 AI/ML 功能,同时在 Silicon Labs 专家工程师的帮助下获得实操经验。

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Silicon Labs 可以帮助您将 ML 引入微型边缘

 

边缘 ML

为了更好地应对消费类设备对低功耗和尺寸限制的需求,需要小型集成开发解决方案。

 

适用于任何无线应用的 ML

利用全面的多协议 SoC 产品组合、宽泛的开发工具选择及跨无线标准的广泛专业知识,将 ML 引入任何应用。

 

ML 即功能

机器学习为各行各业的设备制造商提供了一种方法,让其能够推出在市场上脱颖而出的功能丰富、低功耗产品。

面向所有用户的 ML 开发工具

Silicon Labs 提供适用于任何经验水平的 ML 开发工具,并满足特定应用。根据工具的不同,需要具备不同的开发人员技能。为了帮助确定工具类型,开发人员技能可以分为三类:ML 解决方案、ML 探索者和 ML 专家。



ML 解决方案

对该级别开发人员的 ML 应用经验要求很低,他们需要寻找专注于其特定用例的解决方案,以便集成到当前应用中。对此级别提供的工具将侧重于将 ML 作为方法,但不需要任何 ML 经验。



ML 探索者

ML 探索者是熟悉 ML 概念的经验丰富的嵌入式开发人员,但可能第一次处理 ML 项目,或者正在探索 ML 如何帮助他们的产品脱颖而出。该级别的开发人员对提供端到端工作流程覆盖的工具感兴趣,或者更喜欢基于 GUI 的工具而不是基于代码的解决方案。



ML 专家

ML 专家是拥有丰富 ML 项目工作经验、熟悉 TensorFlow 和 Python 的人员。这些开发人员了解如何预处理原始数据并衰减关键元素,知道如何创建适当的卷积计算网络,以及如何解释从推理得来的随机信息的恒定输出。



应用示例和入门资源

以下是一些最常见的 ML 应用开发用例,以及可帮助您选择最适用的软件和工具的技术文档。您还可以根据自己的具体应用和 ML 经验水平找到演示、教程和示例。

 

传感器信号处理

传感器信号处理

传感器信号处理是使用低数据速率传感器,包括加速度计、陀螺仪、空气质量传感器、温度传感器或压力传感器。这样可以延长机器生命周期、避免停机,并通过预防性维护降低成本。

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传感器信号处理

传感器信号处理是使用低数据速率传感器,包括加速度计、陀螺仪、空气质量传感器、温度传感器或压力传感器。这样可以延长机器生命周期、避免停机,并通过预防性维护降低成本。

音频模式匹配

音频模式匹配

音频模式匹配使用麦克风来检测各种非言语相关的声音,包括轴承吱吱作响的声音、玻璃破碎的声音或流水声。这些功能可以通过玻璃破碎检测器、尖叫声和枪声检测来增强居家安全性。

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音频模式匹配

音频模式匹配使用麦克风来检测各种非言语相关的声音,包括轴承吱吱作响的声音、玻璃破碎的声音或流水声。这些功能可以通过玻璃破碎检测器、尖叫声和枪声检测来增强居家安全性。

语音指令

语音指令

语音命令是音频模式的特定子集,用于识别单个单词,有时也称为关键词识别。通过 AI/ML 关键字检测开启/关闭灯光,让智能家居响应更灵敏。

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语音指令

语音命令是音频模式的特定子集,用于识别单个单词,有时也称为关键词识别。通过 AI/ML 关键字检测开启/关闭灯光,让智能家居响应更灵敏。

低分辨率视觉

低分辨率视觉

通过对象检测、存在检测等唤醒功能,让智能设备“看到”设备。

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低分辨率视觉

通过对象检测、存在检测等唤醒功能,让智能设备“看到”设备。

ML 软件入门

Silicon Labs 为各种经验水平的开发人员提供 ML 开发工具,并且我们根据专业知识水平来整理资源:

适用于 ML 探索者的 Edge Impulse

Edge Impulse 通过赋能开发人员使用真实数据创建和优化解决方案,引领嵌入式 ML 的未来。Silicon Labs 正在简化并加快嵌入式 ML 应用的构建、部署和扩展过程,从而释放各行各业的巨大价值,借助数百万开发人员的力量,让数十亿台设备更智能。

利用 MG24 开发套件开始使用 Edge Impulse Studio

适用于 ML 探索者的 SensiML

SensiML 提供 AutoML 嵌入式代码生成软件,用于在物联网边缘实施 AI。SensiML Analytics Toolkit 支持快速数据收集、ML 分类和优化的固件代码生成,内置自动化功能可在很短时间内生成优化的边缘 AI 传感器算法,从而缩短开发时间并降低成本。

利用 MG24 开发套件开始使用 SensiML Analytics Toolkit

适用于 ML 专家的 TensorFlow

For ML development experts, we offer native support of TensorFlow Lite for Microcontrollers natively for all Series 1 and Series 2 wireless SoCs, and offer two options to create models:

Get Started Creating Models Using TensorFlow
Get Started Creating Models Using the Silicon Labs MLTK

适用于 ML 解决方案的软件

对于几乎没有或完全没有 ML 经验的开发人员,Silicon Labs 正在为关键字和唤醒词应用程序以及几乎不需要 ML 专业知识的异常检测建立一套合作关系。

即将推出

AI/ML 合作伙伴

认证合作伙伴
Edge Impulse 是前沿的嵌入式机器学习开发平台,对开发人员免费开放,全球超过 1,000 家企业都在使用该平台。
认证合作伙伴
SensiML 开创的软件工具能够简化对物联网传感器应用的 TinyML 代码开发。
认证合作伙伴
MicroAI 是终端设备上的人工智能和机器学习引擎,直接安装在设备中。
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ML 硬件入门

我们的 EFR32xG24 和 Thunderboard Sense 开发套件使开发人员能够在目标设备上加载和运行示例项目。这两个开发套件都运行使用 TensorFlow 引擎并具有集成 ML 模型的嵌入式应用程序。上述所有软件都将在任一开发套件上运行。

Thunderboard Sense 2 Sensor-to-Cloud 高级 IoT 套件 (SLTB004A)

Thunderboard Sense 2 是一个紧凑的开发平台,配备一系列传感器,支持蓝牙、Thread 和 Zigbee 物联网产品的快速原型设计。

了解更多

EFR32xG24 开发套件 (xG24-DK2601B)

EFR32xG24 开发套件是一款紧凑、功能丰富的开发平台。它能够快速开发无线物联网产品,并完成原型设计。开发平台支持高达 +10 dBm 输出功率,包括支持 20 位模拟数字转换器以及 xG24 AI/ML硬件加速器等其他关键功能。

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