AI 示範

超低功耗實戰

端到端的示範運行於 Ambiq 評估板上，並透過我們的 ADK 訓練與部署，整合前端感測器，並使用 neuralSPOT SDK 建置。這些展示展示了先進型號能在電池供電下即時運作，展現 Apollo 超低能耗性能。

亮點

01

端對端、裝置端

使用 Ambiq ADK 訓練並部署，連接前端感測器，並以 neuralSPOT 韌體建置——即時推論完全在主機板上運行。

02

超低功率

進階型號，電池供電。每次展示都針對 Apollo 的極低延遲、小規模的佔用空間及超高效能源使用進行調整。

03

GitHub 上的開源

所有示範程式碼、ADK 配方及 neuralSPOT 韌體皆為開源——可複製、分叉與自訂。貢獻、回報問題，並在產品工作流程中重複使用。

04

強大的儀表板

Tileio 將即時圖表、互動式圖塊和裝置控制整合在瀏覽器中。透過 WebUSB/WebBLE 連接，調整參數並即時視覺化結果——無需安裝，無需驅動程式。

可用試聽帶

生命徵象監測示範

展示一套使用Apollo510 EVB與AMS/OSRAM AS7058生命徵象感測器的即時生命徵象監測系統。模型是透過 heartKIT ADK 訓練的。

心電圖心臟分析示範

利用多頭神經網路運行於 Apollo4 Blue Plus 及 MAX86150 感測器上，進行先進的即時心臟分析。
模型是透過 heartKIT ADK 訓練的。

影像分類示範

使用 TFLM 實例化 MLPerf 影像分類基準模型，將一組包含的影像輸入其中，並透過 WebUSB 將結果傳送至儀表板。

語音增強示範

NNSE是Ambiq的AI語音去噪器，一個即時模型，能從人類語音中去除背景噪音（如吹風機噪音）。

揚聲器識別碼（NNID）

展示如何運用 Ambiq 的神經網路說話者識別（NNID）與神經網路語音活動偵測（NNVAD）來打造說話者識別應用程式。
模型是透過 soundKIT ADK 訓練的。

影像資料庫