基于模型设计的AI：虚拟传感器建模
本次网络研讨会展示了一种在单一环境中设计、训练、验证、压缩和部署基于AI的虚拟传感器模型到嵌入式处理器的工作流程。通过实际案例，演示如何将AI模型集成到系统级设计中，并针对性能、资源和部署约束进行验证。
文章情报
工程师进阶
要点
- 将AI模型集成到Simulink中进行系统级仿真和验证
- 应用形式化验证技术评估神经网络行为
- 压缩AI模型以减少内存占用并提高执行速度
- 生成无库依赖的C代码并执行PIL测试
为什么重要
这条新闻值得关注，因为将AI模型集成到Simulink中进行系统级仿真和验证。
技术影响
可能影响模型选型、推理成本、产品能力和评测基准。
本次网络研讨会探讨如何利用基于AI的虚拟传感器来估计难以或成本高昂测量的信号，例如电池管理系统中的电池荷电状态（SOC）。通过一个实际示例，会议展示了如何将AI模型集成到系统级设计中，并针对性能、资源和部署约束进行验证。
该工作流程展示了如何在单一环境中设计、验证、压缩和部署基于AI的虚拟传感器到嵌入式处理器。
您将学习如何：
- 将AI模型集成到Simulink®中进行系统级仿真和验证
- 应用形式化验证来评估神经网络行为
- 优化模型以减少内存占用和执行速度
- 生成无库依赖的C代码并进行嵌入式部署的代码性能分析
- 评估在准确性、性能和部署目标之间的设计权衡
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