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北欧Thingy：91 X
Nordic Thingy:91 X 上的标准应用固件从不同的传感器中提取数据，并将其安全地转发到 nRF Cloud，在那里，数据会显示在清晰的界面中，只需读取外壳内的二维码或手动输入设备 ID，即可轻松访问。LED 可通过同一界面进行远程控制。固件支持与 Cellular Monitor 的并发操作，Cellular Monitor 是一种提供 AT 命令接口的工具，可进行链路和网络测试。
在资源约束设备上部署机器学习模型：案例研究
在现代，机器学习和人工智能系统在执行各种任务的能力方面成倍增长，但是在开发训练阶段和最终设备上的推理阶段的能源需求中。这引起了人们对它们对全球温室气体排放的影响的严重关注。期望ML的新时代停止解决这些环境问题是不现实的，因此，有必要探索提高这些ML模型以减少资源的效率的方法。本文探讨了此过程的一些潜在改进，即在资源受限的物联网设备上部署机器学习模型，减少训练这些模型所需的数据量，并最大程度地减少开发它们所需的神经元数量。对于研究的实际方面，我们将探索使用Edge Impulse在云上开发机器学习以在云上进行运动分类的最有效的方式，并在Thing thing thaty 52上部署了该模型，这是北欧半导体的小物联网设备。，我们将探讨减少所需训练数据的量，训练时期的数量，隐藏层和神经元的数量，尽管培训因素减少了，并且随着Thing the Things 52的限制资源，并讨论了遇到的各种问题和潜在的未来改进，以汇聚在可接受的模型上。