Thiết Kế Private 5G: Phân Tích Latency URLLC và So Sánh Wi-Fi 6/7
IoT Platform
Thiết kế Mạng Nơ-ron Cấp Thấp (Shallow Neural Networks) cho Thiết bị MCU Cực Thấp: Tối ưu SVM và Decision Trees
Tối ưu hóa Sản xuất Pin bằng IoT: Giảm Chất Thải, Lỗi với Cảm biến AI
Vai trò của GANs trong Mô phỏng Dữ liệu IoT Thất bại: Tạo Kịch bản Lỗi (Failure Scenarios) Hiếm gặp cho Phát hiện Bất thường
Giám sát Ô nhiễm Không khí Đô thị bằng IoT: Cảm biến Electrochemical, Calibration Tối ưu
Giám Sát Lão Hóa Vật Liệu Cách Điện Cao Áp: Cảm Biến Phóng Điện Cục Bộ và Độ Ẩm
Tối ưu hóa Kiến trúc Autoencoders: Nén Dữ liệu, Giảm Chiều và Cân bằng Tải CPU
Tác Động E-waste đến Tuổi Thọ Cảm Biến: Phân Tích Ăn Mòn và Vật Liệu Chịu Hóa Chất
Thiết kế Energy Harvesting cho IoT: Khai thác Ánh sáng, Nhiệt, Rung động và Thách thức Hiệu suất
Phân Tích Chuyên Sâu Trích Xuất Đặc Trưng Từ Dữ Liệu Rung Động: Cepstrum, Kurtosis, Crest Factor
Kỹ Thuật Đánh Giá Robustness Mô Hình AI Trước Dữ Liệu Nhiễu: Adversarial Examples Tại Edge, Noise-Resistant
Blockchain và IoT: Xác thực Provenance, Chuỗi Cung ứng Bền vững
Vai trò của Explainable AI (XAI) trong Bảo trì Dự đoán: Giải thích Cảnh báo Lỗi
Phân tích Chuyên sâu Non-IID trong Federated Learning IoT: Thách thức Phân phối Dữ liệu và FedAvg
Thiết kế IoT Hỗ trợ Circular Economy cho Thiết bị Điện tử: Material Passport và Tái chế
Thiết Kế IoT Giám Sát Sức Khỏe Tua Bin Gió/Thủy Điện: Phân Tích Gearbox và Cánh Quạt
Học Tập Bán Giám sát (Semi-Supervised Learning): Khai Thác Dữ Liệu IoT Chưa Gán Nhãn Với Self-Training, Co-Training
Phân Loại Chất Thải Rắn Tự Động Bằng AI và Thị Giác Máy: CNN Nhận Dạng Vật Liệu
Tối Ưu Hóa Spare Parts Inventory Bằng AI Dự Đoán Hỏng Hóc Và Nhu Cầu Bảo Trì
Tối ưu hóa Fast Deployment NN Architecture bằng Neural Architecture Search (NAS) cho Từng Chipset
Giám sát Khí thải GHG Công nghiệp bằng Cảm biến Quang phổ và IoT: Phân tích Độ nhạy, Độ chính xác (CO2, CH4)
Tối ưu hóa Năng lượng LoRa/Sigfox/NB-IoT: Sleep Cycle và Kỹ thuật MAC Layer
Kỹ Thuật Dự Đoán Valve Leakage Trong Thiết Bị Thủy Lực: Phân Tích Áp Suất – Nhiệt Độ Dầu
Thiết kế RNN cho Dữ liệu Chuỗi Thời gian: Ứng dụng LSTM/GRU dự đoán hành vi thiết bị, bảo trì và Long Sequence trên Edge
