利用在STM32H7微控制器上运行的STM32 Model Zoo图像分类模型对交通标志进行分类。

利用在STM32H7微控制器上运行的STM32 Model Zoo图像分类模型对咖啡豆进行分类。

利用人工智能检测和诊断线性执行器故障

预测第二天的最高气温，以便更好地应对可能发生的灾害。

使用智能手机识别人类活动。

检测和分类电力系统中的电气异常。

利用人工智能推断扭矩和转子温度值，提高电机性能。

利用人工智能判断电网是否稳定。

通过AI赋能，让家用电器更智能、更节能，实现可持续发展的未来。

创建一个人工智能模型，预测加工食品的质量，而不是对其进行测量。

高性能MCU上的图像分类。 来自STM32 Model Zoo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。

根据电机故障类型进行数据分类。

利用振动分析检测变速箱异常行为。

高性能MCU上的图像分类。