接上文

如何構(gòu)建MCU上的AI能力

本講座是瑞薩使用MCU端實現(xiàn)AI的講座。

人工智能實現(xiàn)的不同流程和代價，其中訓(xùn)練模型需要的資源較多。

瑞薩的AI方案介紹

瑞薩把訓(xùn)練數(shù)據(jù)放在了云端，mcu端只負責(zé)推理

瑞薩的reality AI方案介紹

Realitycheck HVAC的解決方案（貌似是如何訓(xùn)練AI）

介紹原理，利用訓(xùn)練好的模型，也就是瑞薩的模型庫，在MCU上運行推理過程

在工業(yè)上的一些應(yīng)用，例如電容手勢識別過程的AI學(xué)習(xí)。

這個是運行在單片機上的圖像識別實例

這是使用了加速之后的性能提升

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15:30-15:50

GUI是否已經(jīng)實現(xiàn)？用rust編寫的GUI工具描述

這部分為錄制好的講座，講解使用RUST編寫的圖形工具界面，沒有PPT沒太聽明白

15:50-16:10

自適應(yīng)計算為從雷達傳感器到域控制器的融合提供動力

這部分講座個人理解是把雷達識別的距離信號和攝像頭提供的圖像信號融合在了一起，實現(xiàn)了類似全景3D的模型，用來為自動駕駛提供模型保障。

這個是自動駕駛的工作流程介紹

傳感器集線器的實例，主要就是雷達和攝像頭

基于圖像的域傳感器融合。

這里就是把雷達像素和image像素融合在了一起，圖像像素中包含了距離信息

0刻度位置（無需校準(zhǔn)）

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16:10-16:30

在弱光條件下用太陽能電池為LPWAN節(jié)點供電

弱光環(huán)境下的物聯(lián)網(wǎng)充電節(jié)點，這是一些需求痛點

主要是講解了一些硬件和低功耗原理（英文視頻播放），沒有PPT。

2023.6.14日論壇已結(jié)束，未完待續(xù)。

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