针对WeBe Band智能手环的机器学习模型快速训练与部署流水线
该研究针对计算与内存资源受限的边缘设备，提出了一套高效的边缘机器学习工作流程，用于在腕戴式多模态生理监测设备WeBe Band上快速开发、优化和部署ML模型。该系统支持自动机器学习（AutoML）和硬件优化，能够自动生成硬件高效型模型，并轻松集成到WeBe的核心固件中，大幅简化了端侧算法的开发周期。
推荐理由展示了面向资源受限智能可穿戴硬件的端到端端侧机器学习部署与优化流程。
原标题：A Rapid Pipeline for Training and Deploying ML Models on WeBe Band
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