固件、软件和硬件在定义、功能和应用场景上存在显著区别

一 定义 硬件：硬件是计算机系统的物理部件，如主板、处理器、内存条、硬盘等，是可触摸的实体。 软件：软件是一系列按特定顺序组织的计算机数据和指令的集合，包括系统软件（如Windows、Linux）和应用软件（如Office）。 固件：固件是写入EPROM或EEPROM中的程序，通常存储在专用的芯片中，如BIOS、UEF…

AI模型蒸馏技术在微控制器上的内存占用与精度平衡实践

在微控制器（MCU）上部署AI模型时，模型蒸馏（Knowledge Distillation） 是平衡模型精度与内存占用的关键技术。以下是针对MCU场景的实践指南，涵盖技术选型、优化策略与代码示例。 1.模型蒸馏的核心思想 教师模型（Teacher）：高精度但复杂的大模型（如ResNet、BERT）。 学生模型（Student）：轻量化的…

《量子机器学习在嵌入式系统中的可行性分析与原型实现》

量子计算和机器学习的结合正在掀起新一轮的技术革命，而嵌入式系统作为物联网和边缘计算的核心载体，如何融入这一技术浪潮成为关键问题。本文将深入探讨量子机器学习在嵌入式系统中的可行性，并分享我们在这一领域的原型实现经验。 一、量子机器学习的技术优势 量子机器学习（QML）通过利用量子力学的…

嵌入式Linux实时性改造：PREEMPT_RT补丁与Xenomai双核方案的性能对比

1.嵌入式Linux实时性是指什么 Linux的实时性指的是Linux系统能够在限定的时间内对外部时间做出相应的特性。 Linux可以通过任务调度与相应时间，中断延迟与抢占延迟，内核可抢占性与实时补丁，实时调度策略，硬件支持来提高其实时性，但它本身并不是一个硬实时操作系统。Linux是一个通用操作系统(GPOS),…

图神经网络(GNN)在物联网设备关系推理中的应用与性能分析

图神经网络（Graph Neural Networks，GNN）作为一种新兴的深度学习技术，近年来在处理图结构数据方面取得了显著的成果。物联网（Internet of Things，IoT）设备的普及产生了大量具有复杂关系的异构数据，这些数据天然地以图的形式存在，因此GNN在物联网设备关系推理中具有广阔的应用前景。本文将探讨GN…

嵌入式边缘计算场景下FPGA动态部分重配置技术实践

引言 随着物联网、工业自动化和智能驾驶等领域的快速发展，嵌入式边缘计算因其低延迟、高实时性的特点成为关键支撑技术。与此同时， FPGA动态部分重配置（Dynamic Partial Reconfiguration, DPR） 技术通过硬件逻辑的灵活切换，为边缘计算场景提供了高效能、低功耗的解决方案。本文将深入探讨两者的结…

基于深度学习的异常检测算法在时间序列数据中的应用

一、引言 在当今数字化时代，时间序列数据无处不在，从工业设备的传感器监测数据到金融市场的交易记录，从医疗设备的生理信号到电商平台的用户行为数据，这些数据蕴含着丰富的信息。然而，异常数据往往隐藏在这些看似规律的序列中，它们可能是设备故障的前兆、金融欺诈的迹象、健康问题的预警，甚至是…

嵌入式实时操作系统（RTOS）中时间触发与事件触发混合调度策略的实践与挑战

引言 在嵌入式实时系统中，任务调度策略的选择直接决定了系统的实时性、可靠性和资源利用率。传统的 时间触发架构（Time-Triggered Architecture, TTT） 和 事件触发架构（Event-Triggered Architecture, ETT） 各有优劣： TTT 通过固定周期调度任务，确保确定性时延，但可能浪费资源； ETT 根据事件触…