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* 所屬類別： (不超過20項)	電源產品分類： UPS電源穩壓電源 EPS電源變頻電源凈化電源特種電源發電機組開關電源(AC/DC) 逆變電源(DC/AC) 模塊電源(DC/DC) 電源應用分類：通信電源電力電源車載電源軍工電源航空航天電源工控電源 PC電源 LED電源電鍍電源焊接電源加熱電源醫療電源家電電源便攜式電源充電機(器) 勵磁電源電源配套分類：功率器件防雷浪涌測試儀器電磁兼容電源IC 電池/蓄電池電池檢測變壓器傳感器軸流風機電子元件連接器及端子散熱器電解電容 PCB/輔助材料新能源分類：太陽能(光伏發電) 風能發電潮汐發電水利發電燃料電池其他類：其他
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* 內容：	<P>　　意法半導體（ST）發布了STM32Cube.AI version 7.2.0，這是微控制器廠商推出的首款支持超高效深度量化神經網絡的人工智能(AI)開發工具。</P> <P>　　STM32Cube.AI將預先訓練好的神經網絡轉換成STM32微控制器（MCU）可以運行的C語言代碼，是充分利用嵌入式產品有限的內存容量和算力開發尖端人工智能解決方案的重要工具，將人工智能從云端下移到邊緣設備，能夠為應用帶來巨大的優勢，其中包括原生隱私保護、確定性實時響應、更高的可靠性和更低的功耗。邊緣人工智能還有助于優化云計算使用率。</P> <P align=center><IMG style="WIDTH: 463px; HEIGHT: 264px" border=0 src="/uploadfile/newspic/20220810155952792.jpg" width=550 height=294></P> <P>　　現在，通過支持qKeras或Larq等深度量化輸入格式，開發者可以進一步降低神經網絡代碼量、內存占用和響應延遲，這些優勢讓邊緣人工智能釋放出更多可能，包括經濟型應用和成本敏感應用。因此，開發者可以創建邊緣設備，例如，功能和性能先進的電池續航更長的自供電的物聯網端點。從超低功耗Arm Cortex-MCU®微控制器，到利用Cortex-M7、M33和Cortex-A7內核的高性能產品，意法半導體的STM32系列為開發者提供了許多適合的硬件平臺。</P> <P>　　STM32Cube.AI 7.2.0版還增加了對TensorFlow 2.9模型的支持，改進了內核性能，新加了scikit-learn機器學習算法和開放神經網絡交換(ONNX)運算符。</P>