预测第二天的最高气温，以便更好地应对可能发生的灾害。

利用人工智能推断扭矩和转子温度值，提高电机性能。

用于预测性维护的电机故障检测和分类。

高性能 MCU 上的图像分类。 来自 STM32 模型动物园的 MobileNet 0.25 模型。

高性能MCU上的图像分类。 来自STM32 Model Zoo的MobileNetV2 alpha 0.35模型。

采用MPU以8 FPS优化计算机视觉。

基于高频模拟麦克风进行神经网络分类。

自动门电机预测性维护

通过室内热敏传感器以创新方式统计人员流量。

利用简单的麦克风识别不同环境（室内、室外、车内）。

根据电机故障类型进行数据分类。

在高性能MCU上进行人员检测与统计。

使用飞行时间传感器统计通过门的人数。

利用振动分析检测变速箱异常行为。

高性能MCU上的人体检测。

高性能MCU上的图像分类。

轨道预测性维护。