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嵌入式机器学习和模式识别

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发表于 2020-3-11 19:39:19 | 显示全部楼层 |阅读模式
嵌入式机器学习和模式识别

快速、确定的响应时间,确保生产效率和可靠性
实时“在职”学习
NI-CompactRIO系统中的学习与识别
快速上传和下载培训数据,实现机器之间的轻松交叉培训
安全可靠,因为数据仍然是本地的,嵌入到机器中
最佳TCO(总拥有成本)

目前的计算机非常适合数学计算,但对于认知任务来说效率很低。即使是最先进的机器学习和分类技术,基于运行在功能强大的计算机上的软件,也是缓慢、耗电、极其昂贵和难以维护的。他们也无法进行“在职培训”,这是工业应用的一个主要要求。

这迫使工业客户在云中处理大量数据,这导致延迟不足、成本高、功耗和带宽消耗大,以及严重的可靠性、安全性和机密性问题。

Cogito工具提供了一个非常快速、低功耗、低成本的模式学习和识别解决方案。

它的仿生架构允许在边缘进行数据分析。它对“未知”的感知可以触发实时在职学习。

Cogito Instruments的解决方案可以模拟通常需要数据中心计算能力的高度复杂、多维、非线性行为。它支持新的嵌入式应用,如工业检测、机器监控和自主机器人。


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