If you are interested in learning more about how you can use your Raspberry Pi and machine learning to expand your projects, you may be interested in a new tutorial published to the Hackster.io ...

如今不少科技公司都将人工智能与机器学习的研究重点从服务器端转移至设备端。相比于原本的服务器端运算，设备端的运算速度更快、延迟更低、无需网络连接、并且能够更好地保护用户隐私，还能有效降低手机这类设备的电量消耗。 而在构建基于设备的 ML ...

TensorFlow2.7 正式发布，新版本包括对 tf.keras、tf.lite 等模块的改进；tf.data 现在可以支持自动分片（auto-sharding）；添加实验性 API Experiment_from_jax 以支持从 Jax 模型到 TensorFlow Lite 的转换。 「调试代码（debug）是框架用户体验的关键部分，更轻松的调试意味着更快的 ...

随着人工智能、神经网络以及机器学习应用的发展，边缘处理的场景越来越多，一些针对IOT设备和嵌入式设备的迁移学习网络应运而生，TensorflowLite就是在这样的情境下诞生。 尽管Tensorflow Lite已经足够小，足够快速，但作为资源非常紧俏的单片机来说，尤其是 ...

Developers, electronic enthusiasts and students wishing to know more about machine learning may be interested in a new tutorial published to the Adafruit learning resource this week direct from Lady ...

雷锋网7月26日消息，Google于美国当地时间周三重磅推出了Edge TPU芯片，这款芯片将为边缘设备提供强大的计算和学习能力，或将成为Google边缘计算战略的重要组成部分。 据了解，Edge TPU芯片是功能强大的云TPU（Tensor Processing Unit）处理器的简化版本，是专门设计的 ...

Google's open source framework for machine learning and neural networks is fast and flexible, rich in models, and easy to run on CPUs or GPUs What makes Google Google? Arguably it is machine ...