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摘要：几年后，全球将有数十亿台联网设备，这些设备将被放置在我们的家中、城市、车辆和行业中。资源有限的设备将与周围环境和用户交互。其中许多设备将基于机器学习模型来解码传感器数据背后的含义和行为，以实现准确的预测并做出决策。瓶颈将是高水平的联网设备，它们可能会使网络拥塞。因此，需要使用机器学习算法将智能融入终端设备。在这样的边缘设备上部署机器学习可以通过允许在靠近数据源的地方执行计算来改善网络拥塞。这项工作的目的是回顾保证在物联网范式中性能较低的硬件上执行机器学习模型的主要技术，为有意识的物联网铺平道路。在这项工作中，我们详细回顾了在物联网设备上实现边缘机器学习的解决方案的模型、架构和要求，主要目标是定义最先进的技术并展望开发需求。此外，还将提供在微控制器上实现边缘机器学习的示例，通常被视为机器学习“Hello World”。
人工智能物联网设备的边缘机器学习：综述
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