主题
峰、谷和阈值：分割tinyML分类、回归和异常检测的实时传感器数据的艺术
说明
演讲者：Jeff Sieracki
在处理实时流数据时，必须考虑分段。您如何将该流分割成离散的观察值，用于培训、测试和推理？在您试验了window-length和stride后，滑动窗在某些情况下工作良好。但是，连续推理的计算成本可能会很高。对于检测和分类情节事件，使用某种触发方式才有意义。
在本次技术讲座中，我们将使用Reality AI Tools（R）软件的现场演示，讨论基于信号特性触发分段的不同方法。你将学到：
-使用Reality AI能量分割模块的“虚拟示波器”功能的不同能量触发方法
-如何找到最佳设置以最大限度地提高触发效率和机器学习性能
-有些问题根本就不是机器学习问题，但是通过正确的分割可以在ARM MCU上更简单地解决！
本讲座是每两周一次的AI虚拟技术讲座系列的一部分：https://developer.arm.com/solutions/machine-learning-on-arm/ai-virtual-tech-talks
Arm将根据我们的隐私政策处理您的信息：
https://www.arm.com/company/policies/privacy.
时间
2022年1.月25日 04:00 下午 伦敦
