AI模組技術
靈活高效部屬智能環境，驅動邊緣AI創新
支援多種硬體配置，內建AI模型，兼容多框架，實現無縫邊緣運算。經過精心調優，提供快速部署、高效能運行和低功耗表現，全面提升邊緣AI應用體驗。
多元硬體選項
- 靈活配置：提供嵌入式模組、USB模組及獨立解決方案，輕鬆適配多種設備架構與應用場景。
- 支援即插即用：簡化設備整合流程，縮短硬體升級週期，降低實現智能系統的門檻。
內建AI模型支援
- 預載應用模型：即用型模型免除額外開發需求，加速部署效率。
- 多樣化AI模型支援：涵蓋分類模型（如MobileNet、ResNet、InceptionNet）、檢測模型（如YoloV5、SSD、MTCNN）、姿態分析模型（如OpenPose、MultiPose）、影像處理模型（如UNet、EDSR、SID）以及語音分析模型（如DeepSpeech、RNNoise）。
框架與模型相容性
- 支持主流框架：兼容 PyTorch、ONNX、TensorFlow、TensorFlow Lite、Keras及Caffe等主流深度學習框架，滿足多樣化開發需求。
- 靈活模型移植：實現新舊模型的無縫切換，幫助開發者迅速應對市場變化。
自動化工具鏈與精簡開發
- AI自動化工具鏈：通過輸入訓練數據自動生成應用模型，簡化模型訓練與部署流程
- 完整開發環境：提供直觀易用的API，加速開發進程，降低軟體開發時間與人力成本。
邊緣運算的效能與可靠性
- 動態資源分配：根據工作負載自動優化TPU、VDSP與CPU的資源使用，實現多任務處理與高效執行。
- 本地化數據處理：提升應用響應速度，強化數據隱私保護，滿足邊緣應用的高需求。
靈活擴展性與持續技術支持
- 計算資源堆疊能力：從輕量化設備擴展至高效能運算場景，滿足日益增長的應用需求。
- 持續模型與算法更新：持續支援新模型架構與算法進展，確保長期穩定性與競爭力。
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以卓越的效率與擴展性驅動創新，快速高效地將商機轉化為智能環境