优化TinyML：降低数据采集频率对微控制器时间序列分类的影响
原文中文，约600字，阅读约需2分钟。发表于：。本研究解决了在资源受限的电池驱动物联网设备中，如何降低数据采集频率以优化TinyML模型的问题。通过将数据采集率降低，实验表明可以显著减少能耗和计算负担，同时保持分类精度的接近不变。该研究对TinyML模型在受限环境中的高效部署具有重要意义。
近年来，微型机器学习（TinyML）在低占用嵌入式设备上提供了实时的机器学习能力。然而，TinyML的实际实施面临挑战。本研究旨在弥合原型设计与生产级系统之间的差距，提出在线学习和联邦元学习方法以增强模型的泛化能力，并提出语义管理以管理资源多样性。通过实例和三个应用的评估，验证了方法的有效性。
