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将医疗人工智能支持系统迁移至受限设备
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原文中文，约600字，阅读约需2分钟。
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内容提要
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的实际实施面临着挑战。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。通过实际应用的评估，验证了这些方法的有效性。
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关键要点
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微型机器学习（TinyML）为低占用嵌入式设备提供实时机器学习能力。
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TinyML的实施面临挑战，尤其是在动态变化的条件下。
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现有TinyML解决方案主要集中于推断，使用离线训练的静态模型，可能在实际环境中表现不佳。
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提出在线学习以适应受限设备上的最新现场条件。
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当前设备端学习方法在异构条件和缺乏标注数据的情况下遇到困难。
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引入联邦元学习以增强模型的泛化能力，促进快速学习。
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TinyML的资源多样性和非标准化表示使得系统扩展管理变得具有挑战性。
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提出语义管理以进行模型和设备的联合管理。
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通过基本回归示例和三个真实TinyML应用验证方法的有效性。
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