Tối Ưu Hóa Băng Thông Với Kỹ Thuật Nén Dữ Liệu Cảm Biến Bằng Autoencoders Tại Edge
IoT Platform
Giảm Thiểu Chất Thải và Defect Rate bằng AI, Cảm Biến Dị Thường
Giảm Chất Thải và Defect Rate bằng AI, Cảm Biến Dị Thường
IoT Forensics: Quy trình thu thập, bảo quản, phân tích bằng chứng số IoT – Thách thức truy vết thiết bị ngắt kết nối
Tích hợp Cảm biến Nâng cao và Pre-processing CNN tại Edge: Xử lý Raw Data Tại Sensor Hub, Giảm Truyền tải – Độ trễ Trước AI
Phân tích OPC UA: Interoperability, Address Space Model và Thách thức Bảo mật trong Tự động hóa Nhà máy
Phân tích Vật lý: Numerical Precision, Độ trễ và Tác động của Bfloat16 – FP16 đến Tốc độ Cổng Logic – Công suất Tiêu thụ trên Chip
Vai trò IoT Tối Ưu Hóa Công Suất Lò Nung: Cảm Biến Sợi Quang, AI Điều Chỉnh Thermal Zone Control
Kỹ Thuật Sinh Dữ Liệu Tổng Hợp (Synthetic Data Generation) Cho Edge AI: GANs, Diffusion Models Giảm Chi Phí Gán Nhãn
Thiết kế Giao diện Digital Agent: AI Điều chỉnh Động Nhiệt Độ, Áp Suất cho Phản ứng Hóa học An toàn
Tối ưu hóa TinyML cho Thiết bị Năng lượng Hạn chế: Inference Siêu nhẹ (MobileNet, EfficientNet) và Scheduling RTOS Tối đa hóa Sleep Cycle
Công nghệ HBM: Giảm Memory Bottleneck trên Chip AI Cao Hiệu suất – Thách thức Tản Nhiệt, Chiplet (2.5D-3D Packaging)
Giao thức Bảo mật Thiết bị Tài nguyên Hạn chế (Constrained Devices): Phân tích DTLS, OSCORE – So sánh Hiệu suất TLS
Tối ưu Tiêu thụ Năng lượng Dây chuyền: Sub-metering và AI Peak Load Shaving
Đồng bộ Hóa và Điều khiển Cobots bằng IoT: Phân tích Độ Trễ, Jitter, An Toàn
Ứng dụng Machine Vision và CNN: Giám sát Mòn, Hiệu Chỉnh Công cụ Sản Xuất
Thiết kế Lõi AI Chuyên dụng (Custom AI Cores) trên RISC-V: Tùy chỉnh ISA Extension cho Tensor/Vector và Tối ưu Nhiệt-Điện Năng
Thiết kế Edge Computing cho Real-time Process Control: Phân tích Latency, Reliability và Tối ưu Workload Distribution
Tối ưu hóa Sản xuất Rời rạc bằng RL và Digital Twin: Giảm Bottleneck, Tăng Throughput
Tác Động Clock Frequency Đến Power Efficiency Edge AI: Dynamic Power, DVFS
Tăng Tốc Tính Toán Ma Trận Trên MCU Bằng DSP, FPU Và SIMD: Tăng GFLOPS
Kỹ thuật Model Pruning dựa trên Hiệu suất Năng lượng: Cắt bỏ Weights ít quan trọng, So sánh Structured vs. Unstructured và Tác động Clock Cycle
Bảo mật Lớp Vật lý (Physical Layer Security): Tamper Resistance, Side-Channel Attacks và Vai trò TPM/HSM
Tối ưu hóa Kiến trúc Chip AI (NPU/TPU) cho Độ trễ Microsecond Latency: Phân tích Dataflow Chiplet, Parallel Processing và Quản lý Cache Giảm Latency Vật lý
