Tối ưu Tốc độ Phản ứng Hệ thống Tự động bằng Task Caching: Cache Quyết định AI Lặp lại, Giảm Trễ Tác vụ Khẩn cấp
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
Kỹ thuật Điều khiển Dự đoán Mô hình (Model Predictive Control – MPC) Dựa trên AI
Tích hợp AI với Hệ thống Điều khiển Công nghiệp (PLC/SCADA): Sử dụng Edge Gateway chuyển đổi dữ liệu, quyết định AI sang Modbus, Profibus – Thách thức an toàn chức năng
Thiết kế Closed-Loop Control Bằng AI Thời gian Thực: Thay PID Bằng Mô hình Học máy Với Độ trễ Deterministic Microsecond
Tối ưu Kiến trúc Mô hình IoT: Nén và Tải Nhanh RAM/Cache cho Fast Boot Time
Phân tích Fairness và Ethics trong Edge AI: Thiên vị Dữ liệu, Quyết định Tự động & Bias Mitigation
Kỹ Thuật Học Tập Tăng Cường (RL) Tối Ưu Network Protocol: Điều Chỉnh Retry Limit, Timeouts Động
Vai trò Cross-Border Learning trong Cụm IoT Đa Quốc Gia: Thách thức GDPR và Bảo mật Trao đổi Trọng số Mô hình
Thiết kế Kiến trúc AI cho Vision Processing Tốc độ cao: Multi-Scale CNN và Tối ưu Memory Interconnect Camera-Chip
Kỹ thuật Đánh giá Chi phí Triển khai (Deployment Cost) Mô hình AI trên Phần cứng IoT: Điện năng, Bộ nhớ và OTA
Phân Tích Chuyên Sâu Kiến Trúc Mạng Nơ-ron Tích Hợp (Integrated Neural Network) Trên Chip SoC: Thiết Kế Tận Dụng Tối Đa NPU, DSP
Tối ưu hóa NLP cho Trợ lý Ảo trên Thiết bị IoT: Language Model Pruning, Cân bằng Tốc độ – Độ chính xác
Kỹ Thuật Thiết Kế Input Layer Mạng Nơ-ron cho Tương Thích Cảm Biến: Tự Động Chuẩn Hóa và Điều Chỉnh Kích Thước Dữ Liệu
Phân Tích Sâu Event-based ML Cho IoT: Tối Ưu Mô Hình Phản Ứng Sự Kiện Quan Trọng, Giảm Tải Tính Toán – Công Suất
Tối ưu hóa Tần số Lấy mẫu Cảm biến Bằng AI: Điều chỉnh Động Giảm Năng lượng (AI-driven Sampling Rate Optimization)
Kỹ thuật Cập nhật Mô hình Phân tán (Distributed Model Update) bảo mật bằng Homomorphic Encryption trên Cloud
Phân Tích Chuyên Sâu: Tác Động Lỗi Hardware (Hardware Failure), Bit Flip, Lỗi Lõi Chip Đến Độ Chính Xác AI – Mô Hình Hóa Và Chiến Lược Giảm Nhẹ
Thiết kế Kiến trúc AI cho HAR trên Thiết bị Wearable: Tối ưu CNN/RNN, Giảm Công suất Tiêu thụ
Vai trò Hierarchical Learning trong Hệ thống IoT Phức tạp: AI Cloud – Edge Xử lý Dữ liệu Trừu tượng
Kỹ Thuật Tinh Chỉnh Mô Hình Trên Dữ Liệu Cảm Biến Biến Động (Drifting Sensor Data): Concept Drift Detection Và On-Device Retraining
Phân tích Deep vs Wide Architecture ở Edge: Trade-offs Bộ nhớ – Tham số và Chipset Tối ưu
Tối ưu RNN Predictive Behavior: Dự đoán Tải CPU/Năng lượng từ Dữ liệu Lịch sử và Lập kế hoạch Tác vụ Tự động
Thiết kế Mô hình AI Phân tích Dữ liệu Acoustic: CNN 1D, Waveform-based NN và Tối ưu Audio Codec trên Chip
Kỹ thuật Learning from Demonstration cho Robot IoT Công nghiệp: Mạng Nơ-ron Sao Chép Hành Vi Chuyên Gia và Thách thức Generalization
