本文提出了一个基于语义Web技术的框架，用于管理TinyML模型和IoT设备，支持模型的交换与再利用。通过案例研究验证了框架的有效性，探讨了TinyML在低功耗设备中的应用及其挑战，强调了在线学习和联邦元学习的重要性，以提高模型的适应性和泛化能力。

本文探讨了TinyML在低功耗物联网设备中的应用，重点分析了深度学习和在线学习面临的挑战与进展。研究提出通过算法与系统的共同设计来优化资源管理，并介绍了联邦元学习以增强模型的泛化能力，最后展示了其在实际应用中的有效性。

近年来，TinyML在低占用嵌入式设备上提供了实时的机器学习能力。本研究旨在弥合原型设计的单一TinyML模型与开发可靠的生产级TinyML系统之间的差距。研究提出在线学习以实现在受限设备上的训练，并使本地模型适应最新的现场条件。同时，引入联邦元学习将在线学习结合在一起，以增强模型的泛化能力。此外，提出语义管理以进行模型和设备的联合管理。通过实例和三个真实应用的评估，验证了方法的有效性。