stm32f103嵌入式单片机运行全连接神经网络手写数字识别

运行全连接神经网络手写数字识别需要进行以下几个步骤：

1. 收集手写数字数据集，可以使用MNIST手写数字数据集或者自己收集数据集；
2. 对数据集进行预处理，包括数据归一化、降噪等操作；
3. 构建全连接神经网络模型，包括输入层、隐藏层和输出层；
4. 使用训练数据对模型进行训练，目的是使模型能够准确地识别手写数字；
5. 将训练好的模型导出为固化模型，在嵌入式系统中进行部署；
6. 在嵌入式系统中读取输入数据，将其输入到模型中进行识别，输出结果。

在stm32f103嵌入式单片机上运行全连接神经网络手写数字识别，需要注意的是，单片机的资源有限，需要对网络模型进行合理的压缩和优化，以保证模型能够在单片机上高效稳定地运行。另外，还需要选择合适的开发工具和编程语言，以便进行开发和调试。