好。牧原嵌入式视觉工程师的工资为10000元到160000元之间。该职位不需要进行过多的体力劳动，工作较为轻松。
中原消费金融：隶属于中原银行的非银行金融机构，注重学历，薪资福利可观，招聘数据工程师等。刀锋互娱：安徽公司，专注于游戏服务，设有郑州研发中心。新开普：一卡通服务提供商，位于高新区，招聘前端、Java开发等。奇虎360：北京总部，郑州有数据中心，招聘云计算研发等。
1、不会。嵌入式技术与这些新兴技术并不是相互排斥的关系，而是相辅相成、互为补充的关系，比如，在智能终端领域，虽然人工智能等新技术的应用不断增加，但是嵌入式技术仍然是实现智能终端的基础和核心技术。
2、嵌入式家具会不会逐渐被家具市场淘汰掉，这个还需要历史验证，现在说淘汰嵌入式家具被淘汰为时过早。
3、嵌入式行业比较好吧，因为这个行业刚兴起来不久，市场上人才缺口还比较大，是个很好的时代机遇，薪金待遇也比较高而且稳定，所以如果你还有这个发展空间的话好好的把握一下，会比较好的前景的。
4、你如果喜欢软件工程这个专业，并且你觉得你以后就在这个专业里开展你的工作（即使考研也不影响的），那我建议你学嵌入式，因为嵌入式学习周期长，不容易被淘汰，但学起来也不是那么容易，因为嵌入式涉及的知识面太广，你要不断的学习，使自己的知识层次达到一定高度后你就是高手了。
5、就肯定有他的市场在，行行出状元，在状元的背后就有一堆垃圾，要靠自己的努力去学习。什么东西都是有前途的，只是说竞争大不大而已。以后嵌入式肯定会是竞争越来越大的，学术不精的也只能慢慢被淘汰。搞我们这行的要跟着时代走，只要你一停下来，你就落后了。现在的单片机换代的速度也真的很快。
6、难。没有嵌入式开发的基础在面试相关单位企业的时候，hr问到这方面问题的时候就会答不出来，很容易就被淘汰，是有一定难度的，最好还是具备一定的基础再去面试。
1、传统卷积神经网络在移动设备和嵌入式设备上运行时，内存需求量大和运算量大成为瓶颈。为解决这一问题，MobileNet系列网络应运而生，尤其MobileNet_v1在准确率小幅降低的基础上，大幅减少模型参数量和计算量。相较于VGG16，MobileNet_v1在参数量上仅是原来的1/32，准确率降低约0.9%。
2、自AlexNet以来，追求高精度的神经网络设计趋向复杂，但这种趋势使得对GPU的需求剧增，不符合移动端实时计算的需求。为解决这一问题，谷歌在2017年推出了专为移动设备设计的轻量化神经网络——MobileNet。至今，已发展出三个版本，旨在在资源受限的环境中提供高效性能。
3、卷积神经网络（CNN）已成为计算机视觉领域的主流应用，为提升分类准确度，模型深度和复杂度持续增加，如ResNet等网络层数可达152层。然而，移动或嵌入式设备上应用如此复杂模型面临内存限制与低延迟需求，因此设计高效紧凑的CNN模型至关重要。
4、轻量化神经网络的发展是针对嵌入式设备的存储与计算限制而进行的优化，通过自动结构搜索、组卷积、高效激活函数等技术，实现性能与资源使用的平衡。这些网络结构在图像分类、物体检测等领域展现出高效能，是移动端部署的理想选择。
5、深度可分离卷积的计算量计算公式表明，相较于标准卷积，深度可分离卷积计算量减少了约g倍。这一特性使得MobileNets在保持性能的同时，达到轻量级的效果，适用于移动端和嵌入式设备。MobileNets结构包括深度可分离卷积Block，每个Block包含带BN和ReLU的标准卷积层与深度可分离卷积层。