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Q图像去噪如何理解？
A 进来一幅图像，出来也是一幅相同大小和内容的图像，去掉其中的噪点。
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Q有人脸识别的DEMO原型机吗？体验效果怎样？
A视频中有提到人脸识别的DEMO，基于i.MXRT 106x EVK. 模型的准确度可以达到90%以上，当然这只是基于开源数据集训练，专用数据集精度会更高。 而且已经有商用的人脸识别智能锁基于这个MCU平台。 在开源项目OpenART里有使用python脚本实现的人脸识别demo，基于官方1062 evk。感兴趣的话可以关注一下。
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Q用微控制器做机器学习应用的优势有哪些？
A主要是 功耗，成本，程序规模
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Q是专用开发环境和其他环境文件格式可以互导入导出不？
A 需要具体分析。有时是单向的。eIQ可以把多种数据集格式转换成自己的格式，eIQ Portal可以导出tflite, onnx,
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Q有没有自动选型软件
A 可以在网站上使用筛选器。一般来说，主要考虑i.MX RT和LPC55等以M4/M33/M7为内核的器件
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Q可以用在可穿戴设备上吗？
A 可以的。机器学习也可以计算一些非图像数据，比如运动数据，语音数据等。可以在手环或手表上运行。
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Q低频传感器有哪些参数采集?
A 大千世界的物理量几乎都有，常见的是加速度，三相电压等
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Q有哪些机器学习工作流工具？
A 主要是 eIQ Portal工具和OpenART开源项目
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Q可支持哪些机器学习推理引擎？
A GLOW, Tensorflow Lite For Microcontrollers (TFLm), DeepView-RT。还有黑盒的一些技术在解决方案里。见视频
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Q最多串口有多少个？
A每个芯片的定义不同， 可以从官网信息或芯片手册上查看。
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Q基于Python有哪些例程？
A OpenART支持MicroPython，目前有人脸识别，人体识别，性别识别等几个示例。 作为开源项目 欢迎开发者上传示例。
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QMCU SDK在哪里可以下载？
A https://mcuxpresso.nxp.com/en/welcome
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Q有没有支持OTA升级解决方案？
A 有的但不属于这个视频的范围
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Q一般需要设备多大内存和flash？
A 取决于应用，视觉应用的图像输入大小也影响很大。i.MX RT 可以外扩，在不确定具体需求时推荐使用它们来早期评测
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Q需要外扩RAM ROM吗？
A 看情况。一般来说大部分视觉应用需要外扩但也有例外的例子（见视频）。大部分音频和传感器分析的例子不需要。
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QMCU上应用AI的应对策略中“输入尺寸”是什么意思？
A 这个主要是指输入给模型的图像的宽与高，也包括时间序列中的时间跨度
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Q通用机器学习对MCU有哪些方面的要求？
A MCU资源受限，模型设计时需要考虑模型的尺寸和运算量。 mcu支持的推理引擎有限，需要训练支持的模型类型。
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Q如何保证数据是正确和完整的，不存在任何偏差？
A 这个需要用户自己动手检查
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Q常见输入数据的格式有哪些？处理算法有开源的吗？
A 图像一般是RGB或灰度。声音多是单声道的。数据一般先转成用8位整数表达。算法大多是开源的（除了解决方案的资源）
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Q请问：NXP如何得到图形初始化编程软件工具？
A 官方提供开发工具MCUX支持所有MCU平台，并集成SDK下载器，可以导入example 开发 调试 学习。 模型训练工具eIQ也是可视化的。
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