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ENAS:面向微控制器的 TinyML 硬件感知 NAS 框架
论文提出 ENAS,一个无需 GPU 即可高效运行的硬件感知神经架构搜索框架,结合静态可行性检查、支持多种模块的单元搜索空间与三阶段混合搜索策略。在 Visual Wake Words 与 Melanoma Cancer 两个 TinyML 基准上,搜索时间分别加速 2.41 倍与 1.70 倍,…
arXiv cs.LG35 天前
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论文提出 ENAS,一个无需 GPU 即可高效运行的硬件感知神经架构搜索框架,结合静态可行性检查、支持多种模块的单元搜索空间与三阶段混合搜索策略。在 Visual Wake Words 与 Melanoma Cancer 两个 TinyML 基准上,搜索时间分别加速 2.41 倍与 1.70 倍,…
技术分享展示如何在仅 2 美元的微控制器上利用 SIMD 指令加速计算机视觉任务,把 CV 能力下推到极低成本硬件。该内容在 Hacker News 热度较低,属于嵌入式 AI 的趣味实践。
开发者推出 Pluto,一个可在微控制器(MCU)内直接运行的自然语言系统,约 0.5MB 内存即可运行。用户可用自然语言指令控制传感器、电机等硬件,无需传统固件编程。该项目基于 C++ 嵌入式框架,核心架构为专有,未完全开源。
论文提出 Lie-Taylor 喷流匹配方法,无需通过数值 ODE 求解器反向传播即可训练通用微分方程,大幅降低内存占用。在 ESP32 微控制器上实现实时在线训练,静态内存仅 61.3 kB,场误差 0.0020,并准确恢复阻尼系数。