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。
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