Vai trò Hierarchical Learning trong Hệ thống IoT Phức tạp: AI Cloud – Edge Xử lý Dữ liệu Trừu tượng
IoT Platform
Hệ thống IoT Giám sát Soil Health: Cảm biến pH, Chất Hữu cơ, AI và Can thiệp Tự nhiên
Hệ Thống IoT Giám Sát Cold Chain: Cảm Biến Nhiệt Độ/Độ Ẩm Và Tuân Thủ Quy Định
Kỹ Thuật Tinh Chỉnh Mô Hình Trên Dữ Liệu Cảm Biến Biến Động (Drifting Sensor Data): Concept Drift Detection Và On-Device Retraining
Tối ưu Biodegradation Chất thải Hữu cơ bằng IoT, AI & Cảm biến
Tối Ưu Hóa Supply Chain Planning Bằng Dữ Liệu Sản Xuất Thời Gian Thực
Phân tích Deep vs Wide Architecture ở Edge: Trade-offs Bộ nhớ – Tham số và Chipset Tối ưu
Giám Sát IoT Và AI: Tối Ưu Độ Ẩm – Nhiệt Độ Trong Sản Xuất Hạt Giống Bền Vững
Phân Tích Độ Chính Xác, Độ Trễ RFID/NFC Trong Quản Lý Kho: Tối Ưu Vị Trí Ăng Ten Và Công Suất Phát Để Read Rate Cao Trong Môi Trường Kim Loại
Tối ưu RNN Predictive Behavior: Dự đoán Tải CPU/Năng lượng từ Dữ liệu Lịch sử và Lập kế hoạch Tác vụ Tự động
Phân tích Carbon Footprint Mô hình AI Lớn: Tối ưu Đào tạo LLM Giảm GHG
Thiết kế Hệ thống Dự phòng (Redundancy) cho IoT Critical: Chiến lược Phần cứng (Cảm biến, Gateway) và Phần mềm (Cloud Platform) đạt High Availability
Vai Trò AI Trong Dự Đoán Chất Lượng Sản Phẩm (Product Quality Prediction) Với Hồi Quy (Regression) Từ Cảm Biến Nhiệt-Áp
Thiết kế Mô hình AI Phân tích Dữ liệu Acoustic: CNN 1D, Waveform-based NN và Tối ưu Audio Codec trên Chip
Vai trò AI trong Dự đoán và Giảm Thiểu Ô nhiễm Ánh sáng (Light Pollution) Đô thị: Sử dụng Cảm biến Quang học
Thiết Kế IoT Giám Sát Mạ/Sơn (Coating/Plating): Cảm Biến Độ Dày và Quang Phổ
Kỹ thuật Learning from Demonstration cho Robot IoT Công nghiệp: Mạng Nơ-ron Sao Chép Hành Vi Chuyên Gia và Thách thức Generalization
Thiết kế Phần cứng IoT cho Extreme Environments: Lựa chọn Vật liệu Vỏ Bọc Chống Ăn mòn, Chống Nước và Nhiệt Độ Cực Đoan
Tối Ưu Hóa Quy Trình NDT: AI Phân Tích Tín Hiệu Siêu Âm, Eddy Current Và Phát Hiện Lỗi Nội Bộ
Phân tích Ổn định Nhiệt (Thermal Stability) Mô hình AI: Tác động Nhiệt độ Chip đến Độ chính xác Dự đoán và Chiến lược Giảm tải Tính toán
Tối ưu Quy trình Giảm Ô nhiễm Tiếng ồn Công nghiệp Bằng Cảm biến Âm thanh
Kỹ Thuật Truy Xuất Nguồn Gốc Sản Phẩm (Product Traceability) Đầu Cuối Với IoT Và Digital Thread
Tối ưu hóa Chi phí Giao tiếp (Communication Cost) trong Federated Learning: Gradient Compression và Selective Aggregation
Kỹ Thuật Tự Động Xác Định Nguồn Ô Nhiễm (Pollution Source Tracing) Bằng Mạng Cảm Biến Và Học Máy
