11月4日，用于构建智能物联网(IoT)的AI工具开发商SensiML宣布，与onsemi合作，为自动驾驶传感器的数据处理和预测建模提供完整的机器学习解决方案。这一合作将SensiML的分析工具包开发软件与Anson的RSL10传感器开发套件相结合，从而为工业生产过程控制和监控等边缘感知应用创建了一个理想的平台。SensiML可在超小空间支持AI功能，配合RSL10平台的高级感知和蓝牙低能量连接，无需对高动态原始传感器数据进行云端分析，即可实现高级智能感知。
(来源:SensiML)
低功耗自动驾驶边缘节点的应用
使用业界功耗最低的蓝牙低功耗连接，Anson的RSL10传感器开发套件可以将RSL10无线电与一整套环境和惯性运动传感器集成在一个非常小的电路板上，并可以随时与SensiML Toolkit连接。开发者将基于RSL10的平台与SensiML软件相结合，从而轻松地将低延迟本地AI预测算法添加到工业可穿戴设备、机器人、过程控制或预测性维护应用中，无论开发者是否擅长数据科学和AI。由此自动生成的代码为智能感知嵌入式终端赋能，使原始传感器数据在事件发生地转化为关键的洞察事件，并实时采取适当的行动。此外，智能终端仅在数据提供有价值的信息时进行通信，从而大大减少了网络流量。
安森公司应用工程副总裁戴夫·普里斯卡克(Dave Priscak)说:“对于关键的工业生产过程，基于云的分析会增加不必要的不确定延迟，而且速度慢，距离远，非常不可靠。与远程云学习分析相比，关键事件的本地机器学习分析可以与生产保持在线相比，设备不会宕机，人员安全和生产力都有保障。”
SensiM首席执行官克里斯·罗杰斯(Chris Rogers)表示:“根据最基本的AutoML规定，针对边缘的其他AutoML方案仅使用神经网络分类模型来生成针对特定应用的次优代码。我们全面的AutoML模型搜索不仅包括神经网络，还包括一系列经典的机器学习算法，以及分段器、函数选择和数字信号调整转换，以提供最紧凑的模型来满足应用的性能要求。”11月4日，用于构建智能物联网(IoT)的AI工具开发商SensiML宣布，与onsemi合作，为自动驾驶传感器的数据处理和预测建模提供完整的机器学习解决方案。这一合作将SensiML的分析工具包开发软件与Anson的RSL10传感器开发套件相结合，从而为工业生产过程控制和监控等边缘感知应用创建了一个理想的平台。SensiML可在超小空间支持AI功能，配合RSL10平台的高级感知和蓝牙低能量连接，无需对高动态原始传感器数据进行云端分析，即可实现高级智能感知。
(来源:SensiML)
低功耗自动驾驶边缘节点的应用
使用业界功耗最低的蓝牙低功耗连接，Anson的RSL10传感器开发套件可以将RSL10无线电与一整套环境和惯性运动传感器集成在一个非常小的电路板上，并可以随时与SensiML Toolkit连接。开发者将基于RSL10的平台与SensiML软件相结合，从而轻松地将低延迟本地AI预测算法添加到工业可穿戴设备、机器人、过程控制或预测性维护应用中，无论开发者是否擅长数据科学和AI。由此自动生成的代码为智能感知嵌入式终端赋能，使原始传感器数据在事件发生地转化为关键的洞察事件，并实时采取适当的行动。此外，智能终端仅在数据提供有价值的信息时进行通信，从而大大减少了网络流量。
Anson应用工程副总裁Dave Priscak说:“对于关键的工业生产过程，cloud-ba……d分析会增加不必要的不确定延迟，而且慢，距离远，很不靠谱。与远程云学习分析相比，关键事件的本地机器学习分析可以与生产保持在线相比，设备不会宕机，人员安全和生产效率得到保障。"
SensiM首席执行官克里斯·罗杰斯(Chris Rogers)表示:“根据最基本的AutoML规定，针对边缘的其他AutoML方案仅使用神经网络分类模型来生成针对特定应用的次优代码。我们全面的AutoML模型搜索不仅包括神经网络，还包括一系列经典的机器学习算法，以及分段器、函数选择和数字信号调整转换，以提供最紧凑的模型来满足应用的性能要求。”
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