ArrhythmiaDetectionModels

人工智能驱动的机器自动化平台

适用于新款 Heltec WiFi LoRa 32 (V3) 开发板（搭载 LoRa SX1262 芯片）的“Hello World”示例代码

基于联邦学习的CNN可解释心律失常检测代码

基于混合CNN-LSTM模型的虚拟温度传感器增强电池热管理技术复现

一款由 LoRa-E5 和 ESP32-S3 触摸 TFT 构成的 LoRa 点对点测试仪

该库隐藏了 TensorFlow Lite Micro 的所有底层复杂性，使在支持的 ESP32 开发板上部署 TFLM 模型变得非常容易。默认情况下，该库通过串口打印每个操作的执行时间，这使得收集用于记录的指标变得非常简单。

用深度神经网络生成音乐

将一个简单的多层感知器 (MLP) 模型部署到 ESP32-S3 开发板上，并收集相关指标。

将一个简单的多层感知器（MLP）模型部署到ESP32-S3芯片上，利用Chapman心电图数据集进行心律失常分类。