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1. TinyML低功耗优化：电池供电设备的推理任务设计

共计 30 章节
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01
课程导入
TinyML与低功耗优化的背景 · 学习目标 · 课程结构
课程导入TinyML
02
低功耗基础
电池供电设备的功耗模型 · 能量预算 · 峰值与平均功耗
低功耗基础电池供电设备的功…
03
TinyML核心概念
模型量化 · 剪枝 · 知识蒸馏
TinyML核心概念
04
硬件平台选择
MCU · NPU · DSP
硬件平台选择MCU
05
推理任务设计原则
任务分解 · 模型复杂度与精度权衡 · 实时性约束
推理任务设计原则任务分解
06
功耗测量方法
电流探头 · 功耗分析仪 · 软件仿真
功耗测量方法电流探头
07
模型量化实战
8位整数量化 · 混合量化 · 量化感知训练
模型量化实战8位整数量化
08
模型剪枝与稀疏化
结构化剪枝 · 非结构化剪枝 · 稀疏推理加速
模型剪枝稀疏化
09
知识蒸馏与模型压缩
教师-学生框架 · 蒸馏温度 · 软标签
知识蒸馏模型压缩
10
轻量级网络架构设计
深度可分离卷积 · 瓶颈结构 · 神经架构搜索（NAS）在TinyML…
轻量级网络架构设…深度可分离卷积
11
推理调度与任务管理
事件驱动 · 周期唤醒 · 中断驱动
推理调度任务管理
12
低功耗内存管理
Flash与SRAM优化 · 内存映射 · 缓冲区复用
低功耗内存管理Flash
13
外设与传感器管理
传感器采样策略 · 低功耗传感器接口 · 数据预处理功耗优化
外设传感器管理
14
无线通信功耗优化
BLE · LoRa · Wi-Fi等协议选择
无线通信功耗优化BLE
15
电源管理技术
动态电压频率调整（DVFS） · 电源门控 · 低功耗模式（sleep/deep s…
电源管理技术DVFS
16
推理引擎与运行时优化
TensorFlow Lite Mi… · CMSIS-NN · ARM NN等框架的功耗特性与优化选…
推理引擎运行时优化
17
端到端低功耗流程
从数据采集 · 模型训练 · 量化压缩到部署的功耗优化全链路
端到端低功耗流程从数据采集
18
案例实战
基于Arduino Nano 33…
案例实战Arduino
19
案例实战
基于STM32L4的异常检测（振动/…
案例实战STM32L4
20
案例实战
基于ESP32-C3的图像分类（如手…
案例实战ESP32-C3
21
案例实战
多传感器融合（如环境监测）的Tiny…
案例实战Tiny
22
常见问题与调试
功耗异常 · 模型过大 · 推理延迟高
常见问题调试
23
功耗优化工具链
TensorFlow Lite Mo… · Edge Impulse · STM32Cube.AI等工具的使用…
功耗优化工具链TensorFlow
24
基准测试与性能评估
MLPerf Tiny · EEMBC等基准 · 功耗-精度-延迟权衡分析
基准测试性能评估
25
电池特性与能量采集
电池类型选择 · 能量采集（太阳能 · 振动）
电池特性能量采集
26
安全与可靠性
低功耗下的安全启动 · 加密推理 · 故障恢复
安全可靠性
27
高级优化技术
自适应推理 · 动态模型切换 · 早停机制
高级优化技术自适应推理
28
综合项目设计
从需求分析 · 硬件选型 · 模型设计
综合项目设计从需求分析
29
未来趋势与挑战
超低功耗芯片 · 存内计算 · 神经形态计算
未来趋势挑战
30
课程总结与进阶路径
核心要点回顾 · 常见误区 · 推荐资源
课程总结进阶路径