2024年1月27日

AI亮相于边缘设备由Qeexo嵌入式机器提供

作者 admin

Qeexo嵌入式机器学习不依赖嵌入式边缘设备在云端运行实时机器学习推理,是一个轻量级的通用平台。 该嵌入式解决方案基于 Qeexo 自己的机器学习平台,通过 FingerSense 和 EarSense 等产品支持全球超过 1.7 亿部智能手机和平板电脑。

Qeexo 的嵌入式机器学习,甚至可以收集已经收集的数据,帮助您了解自己的产品和设备产生的传感器数据。 Chips CEO 随着价格下降和能力提升,我们相信机器学习将走向前沿。

嵌入式系统设备_消毒柜嵌入式和镶嵌式_即时通信嵌入系统

Qeexo 的嵌入式机器学习可以为所有行业的产品和流程增添智能。 例如,在工厂中安装Qeexo传感器进行监测和分析所驱动的工业环境、流程、设备和产品,可以更长时间地运行在更理想的状态机中。 在汽车行业,如果Qeexo内置具有机器学习能力的传感器,它可以获取路况和车况的信息,或者对汽车进行即时预测性维护。 在智能家居和物联网领域,边缘设备可以以较低的价格扩展便捷的功能。

Qeexo机器学习平台具有比人类感知更快的毫秒级延迟,对功耗的内存和处理要求非常低,并且适用于所有类型的传感器数据。

延迟毫秒

由于以毫秒为单位的延迟,Qeexo 比人类感知速度更快,导致 Qeexo 的机器学习感知即时响应。 传统上,机器学习和计算不能用于触摸屏太长且需要触摸界面的敏感应用程序,这可能会使用户感到困惑并且无法立即响应。 然而,正如 FingerSense 和 EarSense 所展示的那样,Qeexo 的机器学习可以立即区分不同类型的输入法,从而可以为用户输入提供即时反馈。

即时通信嵌入系统_消毒柜嵌入式和镶嵌式_嵌入式系统设备

极低的功耗、内存和处理要求

嵌入式和移动应用程序都受到处理能力、内存和功耗的影响。 嵌入式机器学习 Qeexo 经过高度优化,允许在边缘设备上进行推理。 这也使其适用范围更广。

传感器数据

Qeexo嵌入式机器学习平台支持各种传感器数据。 据行业专家预测,到2020年将部署超过1万亿个传感器。Qeexo内置的机器学习可以利用这些传感器收集的海量数据,让每台设备更智能、更易用。

最常见的抱怨之一是收集和存储数据的投资成本,但许多公司不知道如何充分利用它。 即使有分析,它通常也是最简单的。 通过高端机器学习算法,Qeexo的嵌入式机器学习帮助企业了解传感器数据的价值。

嵌入式系统设备_消毒柜嵌入式和镶嵌式_即时通信嵌入系统

Joexo 的产品 EarSense 获得了 CES 2019 软件和移动应用类别的创新奖,这再次证明了 Qeexo 机器学习技术的实力。 今年 7 月,EarSense 进入 OPPO Find X 手机,用最先进的 AI 技术取代接近传感器,以便在用户接听电话时关闭屏幕。 通过消除对接近传感器制造商的需求,EarSense 实现了真正的全屏设计。

个人想法

我个人认为AI技术的发展会对个人生活产生更大的影响。 诺基亚智能手机和社交媒体改变了我在高中时的生活方式,它成为了一种更快地了解信息的方式。 但是现在的智能设备让我变懒了,身体指标下降了,外界的诱惑也多了。 我希望下一个时代的设备能让我进入另一个变革,提供更好的服务。 希望如此!