Hệ thống IoT Giám sát Soil Health: Cảm biến pH, Chất Hữu cơ, AI và Can thiệp Tự nhiên
Phần mềm IoT
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
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
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
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
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
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
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
Quản lý Cấu hình Từ xa (Remote Configuration) với Data Models YANG và SenML
Kiến trúc Mạng Nơ-ron Linear cho Ultra Low Latency: Tránh Max Pooling
Phân Tích Waste Heat Từ Thiết Bị IoT Hiệu Suất Cao: Thu Hồi Và Thermoelectric Generation
Kỹ thuật Resource Constrained Learning cho IoT: Đào tạo Mô hình với Ràng buộc Bộ nhớ, Năng lượng, Thời gian Tính toán
Blockchain và IoT: Quản lý Carbon Credit từ Dữ liệu Năng lượng, GHG
Tối ưu Learning Rate Schedule cho On-Device Training: Lịch trình thích ứng duy trì hội tụ tài nguyên hạn chế
Hệ thống IoT Giám sát Chất Lượng Đất – Khai Thác Mỏ Bền Vững Với Cảm Biến Hóa Học Và Địa Vật Lý
Phân Tích Chuyên Sâu: Self-Supervised Learning Cho Dữ Liệu Thời Gian Thực Với Pretext Tasks Từ Cảm Biến Chưa Nhãn
