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Platform providers, device manufacturers, and semiconductor companies like Silicon Labs converge around the Matter protocol for smart device interconnectivity.

瞭解如何在無線馬達監測應用中使用邊緣 AI 延長電池續航力。

邊緣人工智慧和微控制器能為人工智慧處理作業提供高效率和擴充能力、降低成本與功耗，並使即時應用最佳化。

Discover the Raspberry Pi 500, a powerful all-in-one computer in a keyboard. Explore specs, GPIO upgrades, and its perfect pair—the Pi Monitor.

人工智慧和感測器的結合在多個領域有廣泛應用和迅速的發展，特別是在自動化、物聯網、醫療、智慧城市以及工業4.0等領域。感測器的功能是收集環境中的物理數據，例如溫度、壓力、光線、聲音、加速度等，而人工智慧則用來分析和處理這些數據，從而做出智慧決策或自動反應。感測器融合與AI技術的結合，則實現了更高效率的數據分析和決策過程。

因為Edge AI和機器學習的運算主要發生在裝置邊緣，通常需要處理即時數據並在資源有限的情況下做出快速決策，因此對於硬體類型有其特殊的需求，市場上也有其相應的開發套件可供選擇。開發套件能幫助開發者快速設計、測試和部署AI解決方案。這些開發套件通常包括硬體平台、軟體工具和預先訓練的模型，能簡化開發過程。

在許多嵌入式系統中，必須採用嵌入式機器學習技術，這是指將機器學習模型部署在資源受限的裝置（如微控制器、物聯網裝置和智慧感測器）上，這些裝置通常具有有限的運算能力、儲存空間和功率消耗。許多嵌入式裝置必須採用邊緣運算，由於數據處理在本地裝置上完成，嵌入式機器學習能夠提供極低的響應時間，可降低延遲，適合需要即時反應的應用。

人工智慧（AI）已經是當前科技業最熱門的話題，且其應用面涉及人類生活的各個領域，對於各個產業都帶來相當重要的影響，且即將改變人類未來發展的方方面面，並且在不斷推動科技和社會的進步，未來的發展將無可限量。

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