隨著物聯網(IoT)和嵌入式系統(tǒng)的快速發(fā)展,將人工智能(AI)推理能力部署到資源受限的嵌入式設備上,實現端側AI推理,已成為一個熱門話題。便攜式超聲儀作為一種重要的醫(yī)療診斷設備,其智能化升級對于提升基層醫(yī)療、偏遠地區(qū)和緊急救援場景中的診斷效率具有重要意義。TensorFlow Lite Micro(TFLM)作為谷歌推出的專為嵌入式設備設計的輕量級機器學習推理框架,為便攜式超聲儀的端側AI推理提供了強大的支持。
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