Tối ưu hóa Lưu trữ Mô hình và Reconfiguration Mô hình Động: Memory Mapping vào RAM/Cache, Quản lý Nhiệt độ
Phần mềm IoT
Phân tích Tác động Ô Nhiễm Tiếng Ồn đến Độ Chính Xác Cảm Biến Âm Thanh: Thiết Kế Digital Filter Bằng AI
Phân Tích Chuyên Sâu: Tác Động Độ Trễ Truyền Gradient Trong FL Đến Tốc Độ Hội Tụ Và Asynchronous Communication
Vai trò AI trong Dự đoán và Giảm Thiểu Chất Thải Sản Xuất (Manufacturing Waste): Machine Learning Phân Tích Dữ Liệu
Độ trễ và Băng thông (Latency & Bandwidth) trong 5G: Giải pháp URLLC, mMTC cho IoT
Kỹ Thuật Học Tập Đa Tác Vụ (Multi-Task Learning) Cho IoT Đa Cảm Biến: Đào Tạo Mô Hình Duy Nhất Tiết Kiệm Tài Nguyên
Thiết kế Phần cứng IoT Tái chế Tối đa (Design for Recycling): Material Bonding và Giảm Nhựa Khó Tái chế
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
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
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
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
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 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
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
