Gray terrain basemap data for geographic visualization

A collection of standard drive cycles (vehicle speed vs. time)

A collection of standard drive cycles and maneuvers

Land cover basemap data for geographic visualization

Tools to compile a real-time application that runs on a Speedgoat target computer

Pretrained GoogLeNet network trained on Places365 data set for image classification

Pretrained Resnet-101 network model for image classification

MATLAB Toolbox for working with high-dimensional tensors in the Tensor-Train (TT)-format

Open-source data-driven hydrogeological insights

Automatically program the VEX EDR V5 Robot Brain using Simulink

Control NI-FGEN devices and create arbitrary waveforms.

Pretrained GoogLeNet network trained on Places365 data set for image classification

モデル予測制御（MPC）は、複雑なシステムにおける高性能な制御機能を実現するための、実用的な手段として注目されている。しかし、MPCの内部モデル設計の工数、また内部モデルと実システムとのずれによる不安定化が課題となっている。そこで、逐次最小二乗法を用いた実時間モデル推定を行い、そ

当サンプルモデルは、モデル予測制御（MPC）の設計と実装のワークフローを分かりやすく紹介するための資料です。 設計後、コード生成を行い、マイクロコントローラに実装するまでの流れを詳しくまとめています。

Send and receive CAN messages with NI-XNET CAN devices.

Tools to compile a real-time application that runs on a Speedgoat target computer

Control Parrot drones from MATLAB and acquire sensor data

Use NI-845x I2C/SPI devices to connect to your chips, circuit boards, sensors.

Generate code for the FPGA portion of RFSoC devices

Generate C code for single and multicore devices on bare metal, RTOS, and middleware services