原标题：嵌入式AI解决方案简化ML开发

　　意法半导体发布了NanoEdge AI Studio和 STM32Cube.AI 的升级版，以加速嵌入式AI和ML开发项目。

　　意法半导体发布了NanoEdge AI Studio和 STM32Cube.AI 的升级版，以加速嵌入式人工智能(AI)和机器学习(ML)开发项目。这些工具有助于将 AI 和 ML 移动到应用程序的边缘。在边缘，AI/ML 提供了实质性的优势，包括设计隐私、确定性和实时响应、更高的可靠性和更低的功耗。

　　NanoEdge AI Studio 是一种自动化 ML 工具，适用于不需要开发神经网络的应用程序。它与STM32微控制器(MCU)和MEMS传感器配合使用，其中包括意法半导体独特的嵌入式智能传感器处理单元(ISPU)。对于需要使用神经网络的开发人员来说，STM32Cube.AI 是STM32的AI模型优化器和编译器。这两个新版本提供的功能有助于以最少的投资快速设计和实施高性能 AI/ML 解决方案。

　　NanoEdge AI Studio 3.2版本现在包含一个自动数据记录器生成器，可提高开发效率。其输入包括意法半导体开发板和开发人员定义的传感器参数，如数据速率、范围、样本大小和轴数。有了这些，NanoEdge AI Studio为开发板生成二进制文件，而无需开发人员编写任何代码。

　　由于数据集质量直接影响机器学习性能，因此NanoEdge AI Studio中的新数据处理功能允许用户只需单击几下即可清理和优化NanoEdge AI Studio中捕获的数据。还添加了一个新的验证阶段，通过显示推理时间、内存使用情况和常见性能指标(如准确性和 F1-Score)来帮助用户评估其算法。它还突出显示了有关所选库中涉及的预处理和 ML 模型的更多信息。NanoEdge AI Studio 的最新增强功能增加了更多的预处理技术和 ML 模型，用于异常检测和回归算法，从而提高性能。此外，该工具还支持创建智能库，这些库可以使用多阶回归模型预测未来的系统状态。

　　STM32Cube.AI 7.3 版是开发尖端 AI/ML 解决方案的重要工具。它完全集成到STM32生态系统中，可将预训练神经网络转换为优化的C代码，适用于业界最受欢迎的32位Arm® Cortex®内核MCU系列。增强的 STM32Cube.AI 为神经网络 (NN) 优化增加了更大的灵活性。该工具可以调整现有的神经网络以满足性能需求，适应内存限制，或者在平衡的优化中，充分利用两者。此更新还带来了对 TensorFlow 2.10 模型的支持和新的内核性能改进。