Tối ưu hóa Chi phí Bảo trì (Maintenance Cost) bằng AI và Dữ liệu Cảm biến: Predictive Maintenance
IoT và AI
Học Tập Sâu Thích ứng (Adaptive Deep Learning) cho Môi trường IoT Thay Đổi: Tự Động Điều Chỉnh Hyperparameter Theo Nhiệt Độ, Độ Ẩm, Nhiễu Vô Tuyến
Giám Sát và Dự Đoán Nhu Cầu Hơi Nước Công Nghiệp: Cảm Biến Áp Suất, Nhiệt Độ và Học Máy
Tối ưu hóa Graph Neural Networks (GNN) cho Mạng Lưới Cảm Biến: Phân Tích Nút, Phát Hiện Lỗi và Tối Ưu Định Tuyến
Vai trò IoT trong Tối ưu hóa Sản xuất Hóa chất: Giảm Chất thải Độc hại qua Cảm biến và AI
Kiến trúc Mạng Nơ-ron Giao dịch (Transactional Neural Networks) cho IoT Tài chính: Xác thực, Phát hiện Gian lận và Đảm bảo Determinism Cao
Lựa chọn PaaS, IaaS, Serverless cho IoT: So sánh Chi phí, Kiểm soát, Phức tạp trên AWS IoT, Azure IoT, Google Cloud IoT
Thiết kế Mạng Nơ-ron Xuyên suốt (End-to-End Neural Network) cho Xử lý Dữ liệu IoT: Từ Cảm Biến Thô đến Decision Output
Thiết kế Hệ thống Giám sát Động vật Hoang dã Bằng AI và Cảm biến: Sử dụng Âm thanh, Hình ảnh; Tối ưu Năng lượng
Học Tập Chuyển Giao (Transfer Learning) cho IoT: Tinh Chỉnh Mô Hình trên Thiết Bị Biên – Freezing Layers và Tối Ưu Bộ Nhớ
Phân tích Công suất HBM: Năng lượng Truy cập Song song & Tối ưu Giao tiếp Bộ Nhớ-Xử lý
Bảo mật dữ liệu Federated Learning: Chống Inference Attack bằng Differential Privacy và Homomorphic Encryption
Tối ưu Quy trình Sản xuất Nhôm bằng IoT: Giảm Điện năng qua Cảm biến Dòng điện – Điện áp và Machine Learning
Học Tập Liên Kết (Federated Learning – FL) trong IoT Phi Đồng Nhất: Thách Thức Độ Trễ – Băng Thông và Tối Ưu Hóa Aggregation Giảm Mất Mát Dữ Liệu
Tối Ưu Hóa Tuổi Thọ Cảm Biến: Giảm Chi Phí Thay Thế Với Mô Hình Dự Đoán Lỗi
Kiến trúc Fog Computing: Thiết kế Phân tán Cloud-Fog-Edge và Thuật toán Quyết định tại Lớp Fog
Tối ưu hóa RL cho Robot IoT: Quản lý Năng lượng qua Điều chỉnh Tốc độ Motor và Chu kỳ Cảm biến
Vai trò IoT trong Giám sát và Tối ưu Năng lượng Thủy Triều/Sóng với AI
Thiết kế Mixed-Signal Processing cho Cảm biến AI: Tích hợp ADC, DAC, Lõi AI – Giảm nhiễu và độ trễ Analog-Digital
Hệ Thống Giám Sát Tải EV Charging Bằng AI: Dự Đoán Nhu Cầu Và Tránh Tải Đỉnh
Kỹ Thuật Đánh Giá Chi Phí Năng Lượng (Energy Cost) Từng Lớp Neuron: Đo Lường Tiêu Thụ Điện (Amperes) MAC Unit Trên Chip AI
Phân tích Công suất Chip Mật độ Cao (High-Density Chiplet): Tổn hao Chip-to-Chip và Tối ưu Gói
Phân tích Sâu Memory Error Handling trong Edge AI: ECC cho SRAM/DRAM, Giảm Tác Động Lỗi Bit Đơn
CoAP (Constrained Application Protocol) và Tích hợp RESTful: Cấu trúc Tin nhắn, Reliable Messaging, Khám phá Tài nguyên – Thay thế HTTP
