Vai trò NVRAM trong Lưu trữ Mô hình AI Lớn tại Edge: eMMC/Flash và Wear Leveling OTA
IoT và Big Data
Tối Ưu Hóa Băng Thông Với Kỹ Thuật Nén Dữ Liệu Cảm Biến Bằng Autoencoders Tại Edge
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 Vật lý: Numerical Precision, Độ trễ và Tác động của Bfloat16 – FP16 đến Tốc độ Cổng Logic – Công suất Tiêu thụ trên Chip
Kỹ Thuật Sinh Dữ Liệu Tổng Hợp (Synthetic Data Generation) Cho Edge AI: GANs, Diffusion Models Giảm Chi Phí Gán Nhãn
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
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
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
Kỹ thuật Lượng tử hóa (Quantization) Mô hình Học sâu Edge: FP32 → INT8/INT4, Sai số và TDP
Quản lý Vòng đời Chứng chỉ (Certificate Lifecycle Management): X.509 cho Định danh Thiết bị, Quy trình Tự động và Thách thức Chi phí
Bảo mật IoT nâng cao: Zero Trust (ZTA) – Micro-segmentation
Case Study: Hệ thống IoT đơn giản hoạt động ra sao – Phân tích từ cảm biến đến ứng dụng (ví dụ: cảm biến nhiệt độ nhà thông minh)
Phân biệt IoT Platform Public Cloud và On-Premise: Ưu nhược điểm, chi phí, lựa chọn triển khai
Khái niệm và ứng dụng RFID/NFC trong IoT: Nhận dạng không dây, theo dõi tài sản, quản lý kho bãi
Ngôn Ngữ Lập Trình Phổ Biến Cho IoT: Ưu Nhược Điểm C/C++, Python, JavaScript (Node.js)
Sự cần thiết của Location Services trong IoT: GPS, Galileo, indoor positioning và ứng dụng theo dõi
Đơn vị đo lường IoT: Byte, bit, bps, độ C, lux – Ý nghĩa và chuyển đổi
