Kỹ Thuật Giảm Standby Power IoT: Deep Sleep Circuit Tối Ưu Và Thời Gian Thức/Ngủ MCU
Dùng AI để cảnh báo sớm từ data IoT
Dùng AI để cảnh báo sớm từ data IoT
Phân tích Độ trễ Giao tiếp Ngoại vi (Peripheral Communication Latency) trong Edge AI: Đo lường I2C/SPI/UART và Tác động Tốc độ Dự đoán
Vai trò IoT trong Quản lý Rừng và Giám sát Cháy Rừng: Cảm biến Khí-Nhiệt độ, Mạng Lưới Truyền Thông
Tối ưu hóa Firmware cho TensorFlow Lite, PyTorch Mobile: Backend (CPU, GPU, DSP), Giảm Function Call Overhead và Heap/Stack
Thiết kế Hệ thống Cảm biến Áp suất – Công suất và Học Máy cho Máy Nén Khí
Ảnh Hưởng Độ Ẩm – Nhiệt Độ Đến Tuổi Thọ Pin IoT: Mô Hình Battery Degradation & Tối Ưu Sạc/Xả
Bảo mật Mô hình (Model Security) tại Edge: Chống Tấn công Xâm nhập Vật lý bằng Mã hóa – Obfuscation và Root of Trust
Tối ưu Quy trình Sản xuất Xi măng – Thép bằng IoT: Giảm Tiêu thụ Nhiệt với AI
Tăng cường Học Tập (Reinforcement Learning): Tối ưu Vận hành Thiết bị qua Điều chỉnh Sampling Rate và Chế Độ Ngủ
Giám sát và Dự đoán Water Loss: Cảm biến Áp suất, Lưu lượng và Học máy
Cân bằng Tải (Load Balancing) Tác vụ AI trên Edge Cluster: Task Scheduling dựa TDP và Dung lượng Pin
Vai trò Cảm biến Hóa học và Quang phổ trong Giám sát Chất lượng Nước Công nghiệp bằng IoT: Theo dõi Ô nhiễm, pH và Tối ưu Xử lý Thải
Neuromorphic Sensors và Tích hợp AI: Nguyên lý Event-based Giảm Năng Lượng
Thiết kế Phần cứng IoT Bền vững: Giảm Kim loại Hiếm, Vật liệu Độc hại và Phân tích Vòng đời (Material Life Cycle)
Tối ưu AI LPWAN: Chỉ Truyền Events Thay Vì Dữ Liệu Liên Tục, Tiết Kiệm Năng Lượng
Kỹ Thuật Đào Tạo, Tinh Chỉnh Mô Hình Trên Thiết Bị Biên (On-Device Training/Tuning): Compressed Gradient Và Thách Thức Nhiệt – Năng Lượng Backpropagation Tại Edge
Phân tích Chuyên sâu UCIe cho AI Chiplet: SerDes Tốc độ Cao và Tác động Packaging Material đến Signal Integrity
Tối ưu hóa HVAC bằng IoT, AI: Học tăng cường điều chỉnh van, máy nén cải thiện COP
Phân tích Tiêu thụ Điện Năng DL Model tại Edge: CNN, RNN (Joules/Inference)
Thiết kế Kiến trúc Chip AI Chịu Lỗi (Fault-Tolerant AI Chip Architecture): Redundancy, ECC Memory và High Availability trong Môi trường Công Nghiệp
Tối ưu Hiệu suất Power Converter bằng Học Máy: Điều chỉnh PWM Duty Cycle
Sử Dụng Cache Tích Hợp Trong Chip AI: Giảm Truy Cập DRAM Với Cache Line, Cache Coherence Và Tối Ưu Vị Trí Dữ Liệu
Vai trò IoT trong Giám sát và Tối ưu hóa Smart Grid: PMU, AI và Power Flow
Thiết kế Hệ thống Kiểm soát Chiếu sáng Thông minh: Tối ưu Tiết kiệm Năng lượng qua Cảm biến Quang học, Hiện diện và Dimming Control
