arXiv cs.SE· Filippo Scaramuzza, Damian A. Tamburri·· 2 小时前AI 评分31
面向信息物理系统的 TinyMLOps 实地研究：ARM Cortex-M4 上 32 kB 模型提前三分钟预警负载峰值
Tiny Machine-Learning Operations within Cyber-Physical Systems: a Field Study
AI 导读
一项实地研究构建了端到端、以知识为中心的 TinyMLOps 流水线，融合领域物理知识、专家推测与传感器数据，在 ARM Cortex-M4 上以 32 kB 占用实现提前最多三分钟、AUC 0.84 的有害负载峰值预测。
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