Kỹ Thuật Học Tập Tăng Cường (RL): Tối Ưu Lập Lịch Vận Chuyển, Giảm Chi Phí Nhiên Liệu Và Thời Gian
Cách tích hợp AI và IoT
Cách tích hợp AI và IoT giúp theo dõi, quản lý thông tin được nhanh hơn, chính xác hơn
Tối ưu Liquid Cooling bằng AI trong Data Center: Điều chỉnh Flow Rate và Nhiệt Độ Đạt PUE Cực Thấp
GenAI: Tự động tạo mô hình 3D chính xác cho Digital Twin từ ảnh – Lidar
Thiết kế Mô hình AI Tự động Hóa Nuôi Trồng Thủy Sản IoT: Computer Vision Theo dõi Sức khỏe Cá và Tối ưu Thức Ăn
Kỹ Thuật Tự Động Xử Lý Lỗi Tín Hiệu (Signal Error) Bằng AI Trong Truyền Thông Không Dây: Học Máy Phát Hiện Và Sửa Lỗi FEC Do Nhiễu, Suy Hao Kênh
Phân tích Chuyên sâu Tính Đa dạng (Diversity) Dữ liệu Federated Learning: Thách thức Phân phối Tập Dữ liệu Nhỏ Lẻ và Chiến lược Đánh giá
AI Tối ưu hóa Battery Cycling: Dự đoán Chu kỳ Sạc/Xả và Kéo dài Tuổi thọ Pin
Thiết kế Hệ thống AI Tự động Phát hiện Lỗ hổng (Vulnerability Detection) trong Firmware: Học máy Phân tích Bug Patterns
Kỹ Thuật Học Tập Tăng Cường (RL) Tối Ưu Hóa Hiệu Suất Power Converter: Điều Chỉnh Động Chu Kỳ Nhiệm Vụ PWM
Phân tích GFLOPS/WATT Chip AI Mở: RISC-V Tùy chỉnh vs Proprietary Architecture
Vai trò Digital Twin: Tối ưu Vòng lặp Điều khiển AI qua Kiểm thử Hồi quy (Regression Testing) Tự động
Thiết kế Mô hình AI Tự động hóa Dây chuyền Lắp ráp Robot (Assembly Line): Tối ưu Tốc độ – Thứ tự bằng Thị giác Máy tính và RL, Giảm Lỗi
Tối ưu Buffer Sizing bằng AI: Dự đoán và Điều chỉnh Dynamic Buffer Sizing cho Truyền dữ liệu lớn
Hardware Reconfigurability bằng AI: Tái cấu hình FPGA tự động
Học Tăng Cường (RL) Tối Ưu Network Topology IoT: Tự Động Chọn Vị Trí Gateway Và Repeater
Thiết kế Hệ thống AI Tự động hóa Quản lý Tài sản Vật lý (Asset Management) bằng RFID/UWB: Tối ưu Lập lịch Kiểm tra – Giám sát Vị trí với Machine Learning
Kỹ thuật Tích hợp Hệ thống (System Integration) Tự động Bằng AI: Khám phá API, Giao thức Thiết bị Mới
Phân Tích Chuyên Sâu: Tác Động GenAI Đến Thiết Kế Chip (Chip Design) IoT – Tự Động Layout Và Kiểm Tra VLSI
Học máy Tối ưu hóa WUE Data Center và Công nghiệp: Mô hình Dự đoán Điều chỉnh Nước Làm mát, Giảm Chi phí
Thiết kế Kiến trúc AI cho Ứng dụng Băng thông Cực thấp (Ultra Low Bandwidth) trên Mạng Vệ tinh: Tối ưu Chỉ Truyền Inference Result
Kỹ Thuật AI Tự Động Phân Tích Thất Bại (Failure Analysis) IoT: Root Cause Hỏng Hóc Bằng Học Máy
Tối ưu hóa TCO Hạ tầng Edge AI bằng Học máy: Dự đoán Chi phí Điện năng, Làm mát (WUE) và Vận hành
Phân tích Chuyên sâu Safety Constraints trong RL Safety cho Hệ thống Vật lý
Vai trò GenAI trong Tự động hóa Thiết kế Kiến trúc Lưới Điện: Đề xuất Bố cục Mạng Điện Tối ưu – Giảm Tổn hao Truyền tải, Tăng Độ Tin cậy
