嵌入式AI无疑将是下一个“科技风口”。随着企业的业务部署场景和数据产生正在向端侧、边缘侧“迁移”，嵌入式AI也迎来了快速发展的机遇期——将推理过程移到深度边缘计算会带来诸多优势，比如系统响应能力、用户隐私保护、降低连接成本和功耗。作为该趋势的主要推动者，意法半导体已经在AI方面投入大量资源，旨在帮助开发人员在基于微控制器/微处理器（STM32系列）和传感器（MEMS、ToF…）的嵌入式系统上快速部署AI应用。ST提供了一整套工具，在STM32MCU、MPU和智能传感器上实现边缘AI，通过简单、快速、低成本的方式为许多解决方案带来智能化，例如：预测性维护、物联网产品、智能楼宇、资产跟踪、人数统计

我知道一般来说，当数组相对较大时，FFT和乘法通常比直接卷积运算更快。但是，我正在将一个非常长的信号(比如1000万点)与一个非常短的响应(比如1000点)进行卷积。在这种情况下，fftconvolve似乎没有多大意义，因为它强制第二个数组的FFT与第一个数组的大小相同。在这种情况下直接进行卷积会更快吗？ 最佳答案 看看我在这里做的比较:http://scipy-cookbook.readthedocs.io/items/ApplyFIRFilter.html您的情况可能接近使用普通卷积和使用基于FFT的卷积之间的过渡，因此您最好的

我正在写WPF显示实时图的代码，它是一条包含大约的连接线10,000点。在我的电脑中显示一张图片大约需要5秒钟。有没有人有办法让它更快并在0.5秒内完成？classeee:FrameworkElement{publiceee(){_children=newVisualCollection(this);Randomrand=newRandom();DrawingVisualdv=newDrawingVisual();using(DrawingContextdx=dv.RenderOpen()){PendrawingPen=newPen(Brushes.Black,1);doublex=r