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使用使用 Edge Impulse 在 STM32N6570-DK 上实现的实时水果检测
如果你曾尝试在边缘端构建过任何类型的视觉系统，比如农业监测、库存追踪等需要本地识别物体而无需向云端发送请求的场景，你可能已经遇到过同样的难题：传统微控制器(MCU)本身没有足够的内存来运行物体检测。无论是内存不足无法缓冲摄像头帧，还是存储空间不足无法保存模型权重，都是问题所在。通常的解决办法是采用Linux SBC(单板计算机)，但这会迅速消耗你的电源预算，并大幅增加产品成本。
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开发一款边缘人工智能型的人类交流助手，以实现语音障碍和听力障碍人士之间的实时双向交流
那是 2026 年——无论我们看向何处，人工智能都是热门词汇。如今的每一款产品中都带有“人工智能”这一字样。每家公司都在开发人工智能解决方案。
