电阻→温度反演（边缘AI推理）
Resistance to Temperature — Edge AI Inference
由铂电阻或热敏电阻阻值反演温度（Pt：Callendar–Van Dusen；NTC：Steinhart-Hart）。
01
定义
由铂电阻或热敏电阻阻值反演温度（Pt：Callendar–Van Dusen；NTC：Steinhart-Hart）。
02
公式与计算
Pt100/1000：R = R₀(1 + AT + BT² + C(T−100)T³)
NTC：1/T = A + B·lnR + C·(lnR)³
03
适用时机
所有电阻式测温；是工程量换算的特例。 部署到边缘 AI 推理盒（NPU/GPU 加速）时，需做模型量化（INT8）与算子裁剪，阈值与窗长按现场数据标定后固化。
04
关键参数
R₀、A/B/C 系数、线制补偿（二/三/四线）；边缘 AI 版本注意量化误差、推理时延与模型版本管理，异常需支持远程回滚。
05
注意事项
失效与边界三线制要求三根引线阻值一致；引线电阻不匹配是现场最常见的误差源。 边缘 AI 实现需在目标算力上做推理时延与精度权衡测试，并保留原始数据上传通道供云端复核。
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