本书介绍嵌入式系统中的机器学习算法优化原理、设计方法及其实现技术。内容涵盖通用嵌入式优化技术，包括基于SIMD指令集的优化、内存访问模式优化、参数量化等，并在此基础上介绍了信号处理层面的优化、AI推理算法优化及基于神经网络的AI算法训练—推理联合的优化理论与方法。其中信号处理层面优化介绍了基于线性代数的快速近似算法、基于多项式的快速卷积构造技术、基于数据二进制结构的快速乘法算法等；在AI推理层面，介绍了机器学习推理模型共性结构、运算图中各个算子的计算优化途径；对基于神经网络的AI算法，阐述了如何将推理阶段的运算量约束以及底层数据量化约束加入训练代价函数，从算法训练端减少运算量以提升AI嵌入式系统的运行效率。此外，本书还通过多个自动搜索优化参数并生成C代码的例子介绍了通用的嵌入式环境下机器学习算法自动优化和部署工具开发的基本知识，通过应用示例和大量代码说明了AI算法在通用嵌入式系统中的实现方法，力求让读者在理解算法的基础上，通过实践掌握高效的AI嵌入式系统开发的知识与技能。

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本书按照最新的职业教育教学改革要求，结合国家示范院校建设项目成果，以及作者多年的校企合作经验编写。重点突出课程内容的实践性，把教学内容与高科技产品充分结合，大大提高了教学过程的知识性与趣味性。本书主要内容包括Windows CE操作系统的特性介绍，开发环境的建立，操作系统的创建和调试，内核修改，板级支持包的创建，驱动程序的开发，MP3/MP4应用程序的开发，GPS应用程序的开发等内容。

本书从嵌入式系统的基本组成原理出发，结合汽车中嵌入式系统的所需具备的功能以及特点，分别从其硬件、软件、车载网络通信以及车载嵌入式系统的开发设计方法几个方面介绍嵌入式系统在汽车上的开发与应用。其中，第一章介绍车载嵌入式系统的基本概念，第二章硬件部分的重点是电源技术和抗干扰技术，第三章通信部分的重点是CAN总线的基本概念和应用，在第四章软件部分的重点是实时操作系统、OSEK和Autosar的基本概念。第五章重点介绍了基于V模式的开发流程和开发方法。

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本书以 STM32F103 芯片为处理器,设计了 15 个项目,在内容安排和教学活动中立足学生的知识基 础,按照循序渐进、由易到难的特点,使初学者容易入门。 书中的每个编程案例都以任务的形式出现,包 括教学目标、任务描述、任务分析、相关知识、任务实施、任务小结、考核评价等,接线图、程序、接口、芯片 等都已经过作者在实验开发板上验证。 本书适合人工智能技术应用、嵌入式技术与应用、物联网应用技术等电子信息类专业的在校大专 院校、职业学校及相关行业的工程技术人员使用,也可以供参加相关专业技能大赛的选手使用。

本书由基础到应用，详细地讲解嵌入式开发的重要内容，包括三个部分，基础部分比较详细地描述了必需具备的软硬件重要的基础知识。第二部分以ucosII为背景，比较详细的描写比较简单的嵌入式系统的设计流程及技巧。第三部分以嵌入式Linux为背景，重点描述其驱动开发，嵌入式Qtopia设计及网络协议栈。

《ARM嵌入式系统开发:软件设计与优化》从软件设计的角度，全面、系统地介绍了ARM处理器的基本体系结构和软件设计与优化方法。内容包括：ARM处理器基础；ARM/Thumb指令集；C语言与汇编语言程序的设计与优化；基本运算、操作的优化；基于ARM的DSP；异常与中断处理；固件与嵌入式OS；cache与存储器管理；ARMv6体系结构的特点等。全书内容完整，针对各种不同的ARM内核系统结构都有详尽论述，并有大量的例子和源代码。附录给出了完整的ARMv4/v5/Thumb指令的功能、编码、周期定时以及汇编参考。

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