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资源受限应用的Azure RTOS ThreadX卷积神经网络

发布时间:2021/3/13 15:01:50 访问次数:391

X-CUBE-AZRTOS-H7软件包兼容STM32CubeMX和STM32CubeIDE,可以在图形界面直接配置Azure RTOS中间件栈,并随附大量支持NUCLEO-H723ZG、STM32H747I-DISCO、STM32H743I-EVAL 和 STM32H735G-DK开发板的应用程序代码示例。

Azure RTOS套件集成了开发可靠、节能的智能产品所需的基本组件,其中包括内存空间占用很小的适合资源受限应用的Azure RTOS ThreadX实时操作系统,以及支持RAM、闪存和移动盘等各种存储媒体的FileX容错文件系统,还包括工业级TCP/IP网络协议栈和USB协议栈。

制造商:STMicroelectronics 产品种类:板机接口压力传感器 RoHS: 详细信息 压力类型:Absolute 工作压力:260 hPa to 1260 hPa 准确性:+/- 0.2 hPa, +/-1 hPa 输出类型:Digital 安装风格:SMD/SMT 接口类型:I2C, SPI 工作电源电压:3 V 端口类型:No Port 分辨率:24 bit 封装 / 箱体:HLGA-10 最小工作温度:- 30 C 最大工作温度:+ 105 C 系列:LPS25HB 封装:Cut Tape 封装:MouseReel 封装:Reel 商标:STMicroelectronics 湿度敏感性:Yes 工作电源电流:4 uA 产品类型:Pressure Sensors 工厂包装数量:5000 子类别:Sensors 电源电压-最大:3.6 V 电源电压-最小:1.7 V 单位重量:130 mg

SESIP还合并且完善通用标准安全保证要求(SAR),包括对ALC_FLR.2缺陷报告程序的要求。瑞萨电子通过PSIRT(Product Security Incident Response Team,产品安全事件响应团队)流程和公开网页渠道以解决这一问题。


STM32Cube功能包FP-AI-VISION1包含几个完整的计算机视觉应用代码示例,这些例程在STM32H747上运行卷积神经网络(CNN),并且可以在STM32全系列产品上轻松移植。该固件提出了几个应用示例,开发人员可以用所选数据集重新训练神经网络,为解决各种用例问题提供更大的自由空间和灵活度。


(素材来源:ttic和eccn.如涉版权请联系删除。特别感谢)

X-CUBE-AZRTOS-H7软件包兼容STM32CubeMX和STM32CubeIDE,可以在图形界面直接配置Azure RTOS中间件栈,并随附大量支持NUCLEO-H723ZG、STM32H747I-DISCO、STM32H743I-EVAL 和 STM32H735G-DK开发板的应用程序代码示例。

Azure RTOS套件集成了开发可靠、节能的智能产品所需的基本组件,其中包括内存空间占用很小的适合资源受限应用的Azure RTOS ThreadX实时操作系统,以及支持RAM、闪存和移动盘等各种存储媒体的FileX容错文件系统,还包括工业级TCP/IP网络协议栈和USB协议栈。

制造商:STMicroelectronics 产品种类:板机接口压力传感器 RoHS: 详细信息 压力类型:Absolute 工作压力:260 hPa to 1260 hPa 准确性:+/- 0.2 hPa, +/-1 hPa 输出类型:Digital 安装风格:SMD/SMT 接口类型:I2C, SPI 工作电源电压:3 V 端口类型:No Port 分辨率:24 bit 封装 / 箱体:HLGA-10 最小工作温度:- 30 C 最大工作温度:+ 105 C 系列:LPS25HB 封装:Cut Tape 封装:MouseReel 封装:Reel 商标:STMicroelectronics 湿度敏感性:Yes 工作电源电流:4 uA 产品类型:Pressure Sensors 工厂包装数量:5000 子类别:Sensors 电源电压-最大:3.6 V 电源电压-最小:1.7 V 单位重量:130 mg

SESIP还合并且完善通用标准安全保证要求(SAR),包括对ALC_FLR.2缺陷报告程序的要求。瑞萨电子通过PSIRT(Product Security Incident Response Team,产品安全事件响应团队)流程和公开网页渠道以解决这一问题。


STM32Cube功能包FP-AI-VISION1包含几个完整的计算机视觉应用代码示例,这些例程在STM32H747上运行卷积神经网络(CNN),并且可以在STM32全系列产品上轻松移植。该固件提出了几个应用示例,开发人员可以用所选数据集重新训练神经网络,为解决各种用例问题提供更大的自由空间和灵活度。


(素材来源:ttic和eccn.如涉版权请联系删除。特别感谢)

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