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。
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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