在计算器上运行神经网络：挑战与突破

一位计算机博士在56小时的火车旅途中，成功将卷积神经网络移植到TI-84 Plus CE计算器上，实现了手写数字识别。这需要克服计算器资源受限的挑战，包括内存不足和缺乏浮点运算等问题。他通过巧妙的内存管理和算法优化，最终在计算器上成功训练和运行神经网络，虽然速度缓慢，但证明了在资源极其有限的设备上运行AI的可能性。