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当前主题:基于arm的嵌入式图像识别

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独家发布 | 树莓派4工业物联网应用研究报告

前言 英国的教育慈善组织Raspberry Pi基金会在今年6月推出了它们的新一代产品:树莓派 4(Raspberry Pi 4),CPU提升3倍,性能堪比主流PC,各技术论坛热议不断,有的认为此次迭代超过了一台笔记本电脑的范畴,创造了单板电脑的新黄金标准,

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站在AIoT芯片市场的高点,联发科如何应对碎片化挑战?

AI热潮下,创业项目如果不和AI搭上关系可能很难吸引投资人。与此类似,如今谈论IoT时如果不加上AI,同样难以吸引更多的关注。AIoT作为目前业界关注和谈论的焦点,越来越多的AIoT设备开始普及,但大部分人对现有的AI设备的智能化程度依旧感到不满。这其中,A

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阿里开源!轻量级深度学习端侧推理引擎 MNN

阿里妹导读:近日,阿里正式开源轻量级深度学习端侧推理引擎“MNN”。 AI科学家贾扬清如此评价道:“与 Tensorflow、Caffe2 等同时覆盖训练和推理的通用框架相比,MNN 更注重在推理时的加速和优化,解决在模型部署的阶段的效率问题,从而在移动端更

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嵌入式系统与人工智能

工业4.0(又名工业物联网)和智能工厂等当前的技术趋势正在深刻地改变工业价值创造过程,其特点是更高程度的数字化,连通性和自动化。 所有涉及的组件,包括机器,机器人,传输和处理系统,传感器和图像采集设备,始终如一地联网并通过各种协议相互通信。机器人技术的创新趋

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(1综述)从零开始的嵌入式图像图像处理(PI+QT+OpenCV)实战演练

从零开始的嵌入式图像图像处理(PI+QT+OpenCV)实战演练 1综述http://www.cnblogs.com/jsxyhelu/p/7907241.html2环境架设http://www.cnblogs.com/jsxyhelu/p/7908226.

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百度嵌入式深度学习框架Paddle-Mobile介绍

本篇内容介绍嵌入式深度学习的应用场景、Paddle-Mobile的特性优势以及使用开发方法,预计阅读时间4分钟 嵌入式深度学习有哪些应用 深度学习技术已经在互联网的诸多方向产生影响,关于深度学习和神经网络的讨论越来越多。深度学习技术在近几年

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图像识别DM8127开发攻略——开发环境搭建

经过两年的多爆炸性出货(针对我们这种小公司),目前稍微停顿了一下,现在难得有点时间继续写自己的博客,其实自己一直想静下心来做点东西,可惜做TI DAVINCI(ARM+DSP)这方面的人不太好招,本人这两年都一直在给大客户打杂,大批量生产,事情超级多,在《图

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怎样入门嵌入式嵌入式未来的发展方向

很多工程师要往嵌入式方向发展,特别是ARM得到应用后,这个趋势更是有增无减,但你真的知道怎样入门嵌入式么?你知道嵌入式未来的发展方向么?    怎样入门嵌入式嵌入式未来的发展方向 在很多学生或者初级工程师都关注嵌入式,尤其在ARM大红大紫以后,这个趋势更是有增

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