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TinyML模型部署：嵌入式AI推理的量化压缩与加速方法
在物联网与边缘计算蓬勃发展的背景下，TinyML（微型机器学习）技术通过将轻量化模型部署于资源受限的嵌入式设备，实现了本地化智能决策。然而，嵌入式设备的内存、算力与功耗限制，迫使开发者必须通过量化压缩与加速优化技术突破性能瓶颈。
巧克力娃娃
在物联网与边缘计算蓬勃发展的背景下，TinyML（微型机器学习）技术通过将轻量化模型部署于资源受限的嵌入式设备，实现了本地化智能决策。然而，嵌入式设备的内存、算力与功耗限制，迫使开发者必须通过量化压缩与加速优化技术突破性能瓶颈。
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