14、机器学习用例探索与嵌入式安全实现

最新推荐文章于 2025-12-03 01:35:33 发布
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分类专栏： ARM Cortex-M开发精要 文章标签： 机器学习 语音微识别 TensorFlow Lite
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机器学习用例探索与嵌入式安全实现

1. 语音微识别应用

语音识别是Cortex - M微控制器上常见的机器学习应用之一，TensorFlow Lite非常适合小内存占用和优化性能要求高的场景。下面以语音微识别（Micro speech）应用为例，介绍其实现流程。

1.1 所需工具和环境
类别 详情
平台 Arm Virtual Hardware – Corstone - 300
软件 ML Application (Micro speech)
环境 Amazon EC2（需AWS账户）
主机操作系统 Ubuntu Linux
编译器 Arm Compiler for Embedded
IDE -
1.2 应用概述

语音微识别应用是一个简单的语音识别演示，它接收波形音频文件（WAV文件）作为音频样本，寻找“yes”和“no”关键词。该应用用C++编写，使

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在MCU中实现机器学习需要考虑的几大指标
strongerHuang
07-18 262
关注+星标公众号，不错过精彩内容 素材来源|瑞萨嵌入式小百科这些年随着AIOT（人工智能+物联网）的快速发展，以及MCU性能的提升（比如瑞萨推出的基于Cortex-M85内核的RA8系列MCU），在MCU上实现机器学习也变得越来越流行。近些年，随着机器学习（ML, Machine Learning）的发展，出现了分歧，分为两个规模：一个是传统的大型ML（云ML），模型越来越大，以实现准确性方...
机器学习中的嵌入是什么？
gongdiwudu的专栏
10-27 2175
​ 嵌入是真实世界对象的数字表示，机器学习（ML）和人工智能（AI）系统利用它来像人类一样理解复杂的知识领域。例如，计算算法了解 2 和 3 之间的差为 1，这表明与 2 和 100 相比，2 和 3 关系更为密切。但是，真实世界数据包含更复杂的关系。例如，鸟巢和狮穴是相似对，而昼夜是相反词。嵌入将真实世界的对象转换成复杂的数学表示，以捕捉真实世界数据之间的固有属性和关系。整个过程是自动化的，人工智能系统会在训练期间自我创建嵌入，并根据需要使用它们来完成新任务。​
使用 MediaPipe 轻松实现设备端机器学习
特立独行的博客
09-06 1856
了解新一代 MediaPipe 解决方案，开发者可利用该产品套件轻松地将设备端机器学习解决方案集成到不同平台（Android、Web、桌面等）的应用中。您还可以使用自己的训练数据集轻松自定义部分解决方案，只需几行代码即可。
机器学习简介
rubys007的博客
02-11 2548
机器学习是人工智能（AI）的一个子领域。机器学习的目标通常是理解数据的结构，并将该数据拟合到可以被人理解和利用的模型中。尽管机器学习是计算机科学的一个领域，但它与传统的计算方法有所不同。在传统计算中，算法是一组明确编程的指令，用于计算或解决问题。而机器学习算法允许计算机对数据输入进行训练，并使用统计分析来输出落在特定范围内的值。因此，机器学习有助于计算机根据数据输入构建模型，以自动化基于数据输入的决策过程。今天的任何技术用户都受益于机器学习。面部识别技术使社交媒体平台能够帮助用户标记和分享朋友的照片。
在嵌入式系统中使用机器学习的4大好处
strongerHuang
11-05 296
关注+星标公众号，不错过精彩内容作者 | Emily Newton来源 | EDN姊妹网站EEWeb随着机器学习和嵌入式这两项技术在当今社会变得越来越重要，许多人开始尝试在嵌入式系统中使用机器学习。这种方法可以克服使用传统机器学习时可能出现的许多挑战。本文将介绍这种方法的一些优势。成本节约带来新的机会许多决策者在了解到其潜在的经济效益后，就会将机器学习和嵌入式系统结合起来。由于处理过程直接在设备上...
全面解析机器学习与深度学习中的模型权重文件格式与应用场景
知来者逆的博客
05-15 1348
模型权重文件格式在存储、共享和部署训练模型中的重要性日益凸显。这些格式不仅保存模型的学习参数，还支持模型的可复现性和跨平台部署。本文探讨了多种流行的模型权重文件格式，如PyTorch的.pt/.pth、TensorFlow的.ckpt、Keras的.h5、跨平台的.onnx等，分析了它们的起源、结构、用例及优势
机器学习项目全周期学习笔记
StarPrayers.的博客
11-11 1291
本文系统介绍了机器学习项目的全生命周期管理、部署架构、模型偏见及不良用例。项目周期包括项目定界、数据采集、模型训练和生产部署四个关键阶段，强调迭代优化和业务落地。模型部署需考虑架构选择（服务端/边缘推理）和MLOps运维体系（监控、扩容、日志等）。特别指出模型可能存在的偏见问题（如招聘歧视）及其治理方案（公平性指标、数据增强）。同时警示了技术滥用风险（深度伪造、欺诈等），提出需通过技术、法律、伦理等多维度进行综合治理。全文覆盖了机器学习从开发到应用的全流程要点及伦理考量。
AI播客下载：The TWIML AI Podcast （机器学习与人工智能周刊）
AIGCTribe的博客
06-18 1389
TWIML AI 播客将机器学习和人工智能领域的顶尖思想和理念带给了一个广泛的、有影响力的社区，这个社区包括机器学习/人工智能研究人员、数据科学家、工程师以及技术娴熟的商业和 IT 领导者。涵盖的技术包括机器学习、人工智能、深度学习、自然语言处理、神经网络、分析学、计算机科。他出演的一些较受欢迎的嘉宾包括开复、格雷格·布罗克曼、约书亚·本吉奥和加里·马库斯。萨姆·查林顿汇集了人工智能研究人员、数据科学家、工程师以及精通技术的业务和 IT 领导者的顶尖思想和想法。
自动化测试用例生成与优化_02
欢迎来到智能安全前线！这里是AI与信息安全交汇之地。我们以代码为武器，深入大模型攻防实战，破解系统漏洞。追踪OpenAI、Meta前沿动态，用红蓝对抗思维，锻造智能时代的坚盾与利矛。
09-10 497
自动化测试用例生成（Automated Test Case Generation）是指利用计算机程序自动生成测试用例的过程，旨在减少手动编写测试用例的工作量，提高测试覆盖率和效率。基于模型的测试用例生成：根据软件的形式化模型（如状态图、流程图、UML图等）自动生成测试用例。这种方法能够系统地覆盖软件的各种状态和行为，但建立形式化模型需要较高的专业知识和工作量。基于代码的测试用例生成：通过静态分析或动态分析代码，自动生成测试用例。
机器学习用例探索与嵌入式安全保障
### 机器学习用例探索与嵌入式安全保障 #### 1. 机器学习用例探索 ##### 1.1 微语音示例 在机器学习的应用中，语音识别是Cortex - M微控制器上常见的示例应用之一，TensorFlow Lite非常适合对内存占用小且性能优化...
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【嵌入式机器学习】Edge Impulse平台图像分类快速入门：从创建项目到模型部署全流程指南
05-18
内容概要：本文档详细介绍了嵌入式机器学习平台Edge Impulse的图像分类快速入门指南。Edge Impulse支持多种边缘设备，包括网关、传感器、摄像头、Docker容器及各类处理器。用户可以通过注册账号创建项目，选择图像...
1、嵌入式机器学习：从室内导航到安全防护的全面解析
uu89012的博客
08-09 29
本文全面解析了嵌入式机器学习的技术原理、应用领域与关键挑战。文章首先介绍机器学习与嵌入式机器学习的基本概念，分析其在资源受限环境下的优势与瓶颈，如模型规模大、操作密集带来的能耗问题。随后从硬件架构、软件优化和应用场景三个维度探讨应对策略，并重点展示了嵌入式机器学习在室内导航、医疗保健、可穿戴设备、自动驾驶等领域的实际应用。特别地，深入剖析了基于CNN的Wi-Fi指纹识别室内定位框架及其精度、资源与能耗评估。最后，文章讨论了嵌入式系统面临的安全威胁，包括后门攻击与对抗性攻击，并提出相应的缓解机制与鲁棒性增强方
【模式识别与机器学习（8）】主要算法与技术（下篇：高级模型与集成方法）之 元学习与集成方法：组合多个学习器来提高整体性能
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【机器学习】23-25 决策树 & 树集成
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【模式识别与机器学习（15）】机器学习算法-主成分分析
hiliang521的博客
12-02 865
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【模式识别与机器学习（11）】数据预处理（第三部分）：高级技术与质量保证
hiliang521的博客
12-02 847
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用Python玩转GAN：让AI学会“造假”的艺术
最新发布
2303_77568009的博客
12-03 1500
本项目基于PyTorch实现了生成对抗网络（GAN），用于生成手写数字图像。通过搭建生成器和判别器的卷积神经网络结构，采用对抗训练策略，成功在MNIST数据集上训练出能够生成逼真数字图像的模型。实践过程中解决了GPU环境配置、Windows多进程加载数据、网络优化等关键技术问题，最终实现了从随机噪声到清晰数字图像的端到端生成。该实践加深了对深度学习框架使用、模型训练调优及GAN原理的理解，为机器学习算法学习提供了完整案例。
学习笔记二十三：支持向量机-间隔与支持向量
dengdaijc的专栏
12-02 692
本文介绍了支持向量机(SVM)的基本原理。SVM通过在样本空间中寻找最优划分超平面来实现分类，其核心思想是最大化分类间隔以提高泛化能力。关键概念包括：划分超平面的数学表示（由法向量和位移项定义）、支持向量（决定超平面位置的最近样本点）以及间隔（反映分类置信度）。SVM的基本型是一个凸二次规划问题，通过最小化法向量范数平方来最大化间隔，同时满足所有样本正确分类的约束条件。该方法具有理论严谨、模型稀疏、全局最优等优势，是经典的分类学习算法。
正态分布：机器学习中的统计基石与高斯遗产
拒绝AI玄学，只聊真技术▲
12-01 848
正态分布不仅仅是统计学中的一个公式，它是理解随机现象的基础框架。在机器学习中，正态分布的假设虽然有时过于理想化，但它提供了强大的数学工具和直观的解释框架。然而，现实世界的数据常常偏离正态性（如金融数据中的厚尾分布），这推动了更复杂分布模型的发展，如t分布、拉普拉斯分布、广义极值分布等。此外，非参数方法（如核密度估计）和不做分布假设的机器学习算法（如随机森林、梯度提升树）也在许多场景下表现出优越性。即使面对复杂的世界，通过恰当的数学模型，我们仍然能够捕捉和利用其中的规律性。
基于TensorFlow Lite Micro的嵌入式机器学习实现
tf-micro（即 TensorFlow Lite Micro）是谷歌推出的专为资源极度受限的微控制器和嵌入式系统设计的轻量级机器学习推理框架，属于 TensorFlow Lite 的一个子项目。其核心目标是在没有操作系统或仅有极简实时操作系统...
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