好的，下面是一篇关于Python与边缘AI，以及如何使用MicroPython和TensorFlow Lite在嵌入式设备上运行模型的文章，以讲座模式呈现。 Python与边缘AI：MicroPython和TensorFlow Lite在嵌入式设备上的应用 大家好，今天我们来聊聊一个热门话题：边缘AI，以及如何在资源有限的嵌入式设备上利用Python，尤其是MicroPython和TensorFlow Lite来运行机器学习模型。边缘AI正在改变很多行业，从智能家居到工业自动化，它允许我们在数据产生的地方进行实时分析，而无需依赖云端连接。 1. 边缘AI的概念与优势 边缘AI，顾名思义，指的是在网络边缘设备上进行人工智能处理。这些边缘设备可以是传感器、微控制器、单片机、或者其他嵌入式系统。 相较于将数据发送到云端进行处理，边缘AI有以下显著优势： 低延迟: 数据在本地处理，避免了网络传输带来的延迟，对于需要实时响应的应用至关重要，例如自动驾驶、机器人控制等。 高可靠性: 即使网络连接不稳定或中断，边缘设备仍然可以独立工作，保证系统的可靠性。 隐私保护: 数据无需离开本地设备，减少了数据 …
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