本文介绍了MicroAI框架，一种新的深度神经网络量化和部署方法，适用于低功耗32位微控制器，具有更好的内存和功耗效率。通过对三个数据集的评估和与其他嵌入式推理引擎的比较，验证了MicroAI的优势。

本文介绍了新的深度神经网络量化和部署框架MicroAI，研究了在低功耗32位微控制器上应用该框架的优化方法和效果。通过对三个数据集的评估，与两种已有的嵌入式推理引擎的比较和在ARM Cortex-M4F微控制器上的验证，证明了MicroAI具有更好的内存和功耗效率。

本文介绍了新的深度神经网络量化和部署框架MicroAI，以及在低功耗32位微控制器上应用该框架的优化方法和效果。通过对三个不同数据集的评估和与其他嵌入式推理引擎的比较，证明了MicroAI在内存和功耗效率方面更好。