随着物联网(IoT)和嵌入式系统的快速发展,将人工智能(AI)推理能力部署到资源受限的嵌入式设备上,实现端侧AI推理,已成为一个热门话题。便携式超声仪作为一种重要的医疗诊断设备,其智能化升级对于提升基层医疗、偏远地区和紧急救援场景中的诊断效率具有重要意义。TensorFlow Lite Micro(TFLM)作为谷歌推出的专为嵌入式设备设计的轻量级机器学习推理框架,为便携式超声仪的端侧AI推理提供了强大的支持。
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