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Arm人工智能实训平台
随着 AI 在技术发展中的不断突破和使用，越来越多的AI公司投入大量资源开发工具，芯片公司花大量精力做上层开发环境和平台，AI应用/算法公司投入大量人力做底层适配优化，这无疑是重复造轮子，消耗大量资源且整体效率低。而现有软件框架不能满足AIoT需求，Arm人工智能教学，训练框架依赖库众多，版本间兼容性差，Arm人工智能教学公司，效率低下，不适合嵌入式部署 ；AI框架与嵌入式芯片双重碎片化阻碍AIoT应用开发。
1、物联网物联应用技术，设备添加、参数配置、功能实现等；
2、OpenCV图像处理应用技术；
3、TensorFlow机器学习技术；
4、经典算法学习；
5、嵌入式C语音编程技术：
6、Android系统简单项目开发技术；
7、ZigBee组网通信技术等。
人工智能视觉：
依附平台：
云平台：人工智能学习云平台
硬件环境：PC主机（用于视觉机器学习）、嵌入式平板电脑；
实现功能：人脸识别 门禁系统、***识别 闸机（停车场或ETC)、手写字符识别（汉字识
别实现灯控、播放音乐控制、阿拉伯数字识别实现数码管显示控制）
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