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2021年第4期
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方法也有所不同㊂例如本文中所举的两个实例，如果运行在已经定制好内核的O K 2410终端板，是不需要进行界面再调试的,P C 端的程序直接下载即可㊂此时,H 模型只需要完成上半部分㊂在嵌入式开发中，还可以采取介于基于控件和基于绘图之间的做法，即把控件随意拖拽至窗体上，而后通过代码调整彼此之间的相对位置，完成界面的初步实现，其后的调试仍旧可按照H 模型的方法来完成㊂
经过实践，说明H 模型方法具有较好的实用性和可操作性㊂但是，随着界面复杂性的提高，对于H 模型的适应要求则更高，需要对其进行更深入的研究与探索
㊂
参考文献
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戴莉萍(讲师)，主要研究方向为软件工程㊂
(责任编辑：薛士然 收稿日期:2020-10-10
)S i l i c o n L a b s 携手E d g e I m p
现在的你还好吗
u l s e 加速实现机器学习应用S i l i c o n L a b s (亦称 芯科科技 )宣布与领先的边缘设备机器学习(M L )开发平台E d g e I m p
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u l s e 工具可在低功耗且内存受限的远程边缘设备上实现复杂的运动检测(m o t i o n d e t e c t i o n
)㊁声音识别和图像分类㊂研究表明，往往由于人工智能(A I )/机器学习方面的挑战,87%的数据科学项目从未实现量产㊂通过S i l i c o n L a b s 与E d g
e I m -p u l s e 之间的这种新合作，设备开发人员只需轻点按钮，即可直接生成机器学习模型并将其导出至设备或S i m p l i c i t y S
t u d i o (S i l i c o n L a b s 的集成开发环境)
，在数分钟内便可实现机器学习功能㊂S i l i c o n L a b s 物联网副总裁M a t t S a u n d e r s 表示: S i l i c o n L a b s 相信,
堡字组词我们努力将机器学习融入到边缘设备中，将会使物联网更加智能㊂E d g e I m p u l s e 提供安全㊁私
密且容易使用的工具，在实现机器学习时为开发人员节省了时间和资金，并为从预测性维护㊁资产跟踪到监控和人员检测等实际商业应用带来了令人惊叹的新用户体验㊂
通过在S i m p l i c i t y S t u d i o 中集成部署,E d g e I m p
u l s e 可使开发人员免费在各种S i l i c o n L a b s 产品上快速创建神经网络㊂通过在E F R 32和E F M 32器件(例如MG 12㊁MG 21和G G 11)中嵌入最先进的T i n y
M L 模型，该解决方案能够实现以下功能：真实的传感器数据收集和存储㊁高级信号处理和数据特征提取㊁机器学习㊁深度神经网络(D N N )模型训练㊁优化嵌入式代码部署㊂E d g
e I m -p u l s e 工具还可以利用E d g e I m p u l s e 的E d g e O p
t i m i z e d N e u r a l (E O N )技术来优化内存使用和推理时间㊂E d g e I m p u l s e 联合创始人兼首席执行官Z a c h S h e l b y 表示:
嵌入式机器学习在工业㊁企业和消费领域的应用是无止境的㊂将机器学习与S i l i c o n L a b s 的先进开发工具和多协议解决方案整合在一起,
将为客户带来绝佳的无线开发机遇㊂
