车规开发板组成，能够识别驻车、正常路况、崎岖道路、车轮侧滑或突然转向四种汽车状态。这是一个难得的机会，能够最终靠测试和开发汽车AI应用，以确定该技术是不是适合这一个市场。事实上，许多车企还在探索在行业现阶段，需要投入大量的人力和资金。把评估解决方案导入我们的AutoDevKit平台，可以让研发人员更轻松地探索车规人工智能的可行性。

  虽然机器学习的热度在消费市场上稳步上升，但是，汽车行业仍在探究机器学习技术能为汽车带来什么。几十年来，人工智能一直是汽车行业的一个热门线年就已经在探索如何在导航系统中应用机器学习。然而，人工智能趋向于用在几种应用场景，例如，无人驾驶或事故检测。此外，出于安全性和可靠性考虑，汽车行业几十年来一直依赖启发式方法。简而言之，汽车制造商在不需要训练神经网络的情况下就已经擅长提供先进的功能。因此，开发平台必须降低汽车机器学习的技术门槛，同时又不影响设计者构想较为传统的应用。

  MCU，以及AEK-LCD-DT028V1显示屏，用于UIs和更一般的应用程序。主板还提供两个CANFD收发器和两个电位器，用于测试模数转换器的性能。因此，这个电路板可以连接执行器板驱动电机，处理无线通信功能，或者管理LED等设备。因此，这块板子的灵活性足以帮助开发团队用其他的系统开发应用。然而，顾名思义，我们的开发团队用AEKD-AICAR1开发应用，因为汽车行业要求降低机器学习的技术门槛。

  OR连接器板和AIS2DW12三轴加速度计。研发人员可以获取MEMS数据，并使用长短期记忆（LSTM）递归神经网络(RNN)确定汽车的四种状态。该套件还旨在简化演示应用的开发，因为AEKD-AICAR1在MCU闪存内预装了提前训练好的神经网络。LSTM RNN当前版本是在Google Colab环境中使用TensorFlow2.4.0框架开发的神经网络，然后，我们使用意法半导体的工具将提前训练好的神经网络转换为适合在STM32上运行的C代码库。

  为了进一步指导和培训开发者，我们为用户提供了一份Google Colab环境、模型训练、数据采集等工具的用户入门指南。用户可以使用TensorFlow等众多热门机器学习框架创建、训练和验证神经网络，从而使团队能够借用许多现有的社区项目。然后，我们还展示了意法半导体神经网络所用人工智能插件是如何优化算法，使其适合在微控制器上运行。简而言之，我们分享我们的知识经验和实用工具，以便开发人能更轻松地测试项目，确定机器学习是否适合汽车应用。

  工程师将获得一个程序，这个程序可以让他们尝试用传感器开发新应用，评估自己的需求，并更好地了解从头开始需要付出的成本的一小部分内是可行的需求。在AEKD-AICAR1捆绑包中有连接器板，这意味着用户都能够轻松换用另一个传感器，做进一步的评测。汽车行业固有的安全性和可靠性限制要求让开发者无法用市面上可以买到的消费级电路板测试汽车产品概念。AEKD-AICAR1通过在许多人用于开发实际应用的汽车级平台上进行实验，从而解决了这个问题。

  由于汽车行业的机器学习仍处于起步阶段，用户经常寻找具有最大灵活性的平台。事实上，用一个系统开发多个项目有助于节省时间和资源，例如，有一位客户对LSTM节点稍加改动，即可分析车辆悬架的响应性能，确定弹簧补偿程度，从而改善驾驶体验。同样，开发人能用传感器开发新应用，例如，预测电池的充电状态，或将传感器安装在方向盘上，用于检查驾驶员的心率。

  简而言之，AEKD-AICAR1灵活多变，应用不限于传统的汽车应用及状态检测。

  ）不再局限于高端服务器或云平台。得益于集成电路（IC）和软件技术的新发展，在微型控制器和微型计算机上实现

  的顶级开发板有哪些？ /

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  Enterprise 是一款全面的软件套件，专门用于帮企业大规模实现企业就绪的

  Enterprise 的强大功能 /

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