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視頻材料

EML-301: 借助 TinyML 對智能樓宇設備進行預測性維護

簡介

SensiML 是一家以開發創新型軟件工具而聞名的公司,這些工具能簡化物聯網傳感器應用的 tinyML 代碼的開發,能演示構建物聯網邊緣設備的過程。

無論是氣候控制系統的預測性維護、人工智能訪問控制還是智能照明傳感器,物聯網邊緣的機器學習(即 tinyML)創新都為我們提供了重塑智能樓宇的絕佳機會。

在本課程期間,SensiML 使用 Thunderboard Sense 2 來演示 tinyML 技術如何讓您的智能樓宇設備和應用脫穎而出,以及如何在具備很少甚至不具備數據科學專業知識的情況下提高您的競爭優勢!

到課程結束時,您將了解幾個重要的 tinyML 智能樓宇用例,了解一個正在實施的暖通空調預測性維護應用,并能夠遵循分布流程構建此示例應用。

級別

中級學習者

推薦的套件

EFR32xG24 開發套件 (xG24-DK2601B)

主持人

Paul Daigle

Paul Daigle

工業自動化產品經理
Silicon Labs

Manasa Rao

Manasa Rao

高級應用工程師
Silicon Labs

演講者

Chris Rogers

Chris Rogers

首席執行官
SensiML

Chris Knorowski

Chris Knorowski

首席技術官
SensiML

Justin Moore

Justin Moore

市場主管工程師兼創始人
SensiML

時長

1 小時 45 分鐘
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