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【查看厂商产品】意法半导体加强了对STM32Cube.AI生态系统中高效机器学习的支持 2021-08-02

STMicroelectronics扩展了STM32Cube.AI开发环境用户可用的各种机器学习技术，为尽可能高效地解决分类、聚类和新颖性检测挑战提供了额外的灵活性。

除了能够在STM32*微控制器（MCU）上开发用于边缘推断的神经网络外，最新的STM32Cube.AI版本（7.0版）支持新的监督和半监督方法，这些方法可以处理更小的数据集和更少的CPU周期。其中包括用于新颖性检测的隔离林（iForest）和一类支持向量机（OC-SVM），以及用于分类的K-means和SVM分类器算法，用户现在可以实现这些算法，而无需费劲的手动编码。

在神经网络的基础上添加这些经典机器学习算法，通过使用易于使用的技术在STM32微控制器上转换、验证和部署各种类型的模型，帮助开发人员更快地解决他们的挑战。

STM32Cube.AI允许开发人员将机器学习工作负载从云驱动到基于STM32的边缘设备，以减少延迟、节约能源、提高云利用率，并通过最小化互联网上的数据交换来保护隐私。现在，STM32 MCU具有额外的灵活性，可以为设备分析选择最有效的机器学习技术，非常适合于始终在线的用例和智能电池供电的应用。

新的STM32Cube.AI 7.0版现在可以从www.st.com免费下载。