随着AI迅速移动到边缘字段，对智能设备的需求增加。但是，在小型微控制器中实现强大的模型是一个影响许多开发人员的问题。开发人员应考虑数据预处理，模型选择，超参数调整和特定的硬件优化，并且学习曲线非常陡峭。因此，开发人员当然希望在边界设备上轻松构建和实施强大而密集的自动学习模型，例如微控制器和其他受限制的平台，而无需为代码或硬件的复杂限制而战。最近，Analog Devices，Inc。乐意宣布，该内容已正式出版并集成到KENNING框架中。肯宁（Kenning）是一个开源平台，并不限制硬件，重点是AI模型的优化，比较评估和实现。嵌入为汽车的嵌入式旨在促进为所有用户（包括集成数据工程师和科学家）提供有效且可扩展的优势。用于嵌入的AutoML可以打开新的可能性，并自动化自动结束 - 到末端进程。这不仅有助于经验不足的开发人员建立高质量的模型，而且还可以帮助专家显着提高实验效率。最终，开发人员获得了有效的光模型。这不仅功能强大，而且根本不超过设备的性能限制。与CodeFusion Studio™和ADI硬件自动化作品的完美集成。它已集成到CodeFusion Studio™中，可以接受：●模拟和RTOS工作流程：使用基于驯鹿和Zephyr RTO的仿真来开发原型和测试。 ●开放式工具将军：承认模型的灵活优化，以避免平台阻塞。使用详细的步骤 - 逐步教程，可再现过程和示例数据集，开发人员可以将未加工的数据转换为Edge Applicat离子并以惊人的速度实施，即使没有数据科学基金也是如此。为开发人员创造的行业巨头是ADI和Antmicro之间深层合作的结晶，将硬件技术的深入体验与开源创新相结合。我们致力于提供一个开放的，以用户为中心的套装，并可扩展，以在所有步行中加速Borde AI的受欢迎程度。 Antmicro商业开发副总裁Michael Gielda说：“我们很高兴地宣布，我们致力于提供一系列服务来创建一系列服务。”它成功地为参考点和实现框架开发了自动化过程和代码配件，从而大大降低了优化边缘AI模型的构建的复杂性。 End -to -end Development Services的核心是基于经过验证的开源解决方案创建有效的工作流程，以便客户可以实现完整的产品控制。灵活的Renode Simula功能和与Zepher RTO的完美集成高度可配置和标准化，使您可以在Kenning框架中使用Automl，以透明，有效地开发边缘。 “它的工作原理：技术表明，集成的自动化是使用高级算法的模型来寻求和透明的时间表。使用SMAC。它提供了一种典型的用例，用于优化，疤痕，疤痕，疤痕，疤痕，开发，建立，同情心，肯宁，肯宁，kenning，kenning，kenning，ken ken，流程，对实施决策的重要用例，对我们的份额进行了评论和集成。