圖神經(jing)網(wang)絡(GNN)在物聯網(wang)設備關(guan)系推(tui)理(li)中的應用與性能分(fen)析
圖神經(jing)網絡(luo)（Graph Neural Networks，GNN）作為(wei)一種新興的(de)(de)深度學(xue)習技術，近年(nian)來(lai)在(zai)處(chu)理圖結構(gou)(gou)數(shu)據(ju)方面(mian)取得了顯著的(de)(de)成果。物聯(lian)網（Internet of Things，IoT）設備的(de)(de)普及產(chan)生(sheng)了大量具有(you)復雜關(guan)系的(de)(de)異構(gou)(gou)數(shu)據(ju)，這些數(shu)據(ju)天然地(di)以(yi)圖的(de)(de)形式存在(zai)，因此GNN在(zai)物聯(lian)網設備關(guan)系推理中具有(you)廣闊(kuo)的(de)(de)應用前(qian)景。本文(wen)將探討(tao)GN…
嵌入式邊緣計算場景(jing)下FPGA動態部(bu)分重配置(zhi)技術(shu)實踐
引言 隨著物聯網、工業自動化和智能(neng)駕駛(shi)等領(ling)域的快速發展(zhan)，嵌入式(shi)邊(bian)緣(yuan)計算(suan)(suan)因其低延(yan)遲(chi)、高實(shi)時性的特點成為(wei)關鍵支撐技術。與此同時， FPGA動態部(bu)分(fen)重配置（Dynamic Partial Reconfiguration, DPR） 技術通過硬件邏輯的靈(ling)活(huo)切換，為(wei)邊(bian)緣(yuan)計算(suan)(suan)場景提供了高效能(neng)、低功耗(hao)的解決(jue)方案。本文(wen)將深入探討兩者的結…
基于深度(du)學習(xi)的異(yi)常檢測算法在時(shi)間序列數(shu)據(ju)中的應用(yong)
一、引言 在(zai)當今數字(zi)化時(shi)代，時(shi)間序(xu)列(lie)數據(ju)(ju)無(wu)處不(bu)在(zai)，從工業設(she)備的(de)(de)(de)傳感器監測數據(ju)(ju)到金融(rong)市場的(de)(de)(de)交易(yi)記錄，從醫療設(she)備的(de)(de)(de)生理信號到電商平臺的(de)(de)(de)用戶(hu)行(xing)為(wei)數據(ju)(ju)，這些數據(ju)(ju)蘊含著(zhu)豐富的(de)(de)(de)信息。然而(er)，異常數據(ju)(ju)往(wang)往(wang)隱藏在(zai)這些看似規律(lv)的(de)(de)(de)序(xu)列(lie)中，它(ta)們可(ke)能是(shi)設(she)備故(gu)障的(de)(de)(de)前(qian)兆、金融(rong)欺詐的(de)(de)(de)跡象(xiang)、健(jian)康問題的(de)(de)(de)預警，甚至是(shi)…
嵌入式實時(shi)操(cao)作系統（RTOS）中時(shi)間觸發(fa)與事件觸發(fa)混合調度策略的實踐與挑戰
引言 在嵌入(ru)式實時系(xi)(xi)統(tong)中，任務調(diao)度(du)策略的(de)選(xuan)擇(ze)直接決(jue)定了(le)系(xi)(xi)統(tong)的(de)實時性(xing)、可靠性(xing)和資源利用率。傳統(tong)的(de) 時間(jian)觸發架(jia)構（Time-Triggered Architecture, TTT） 和 事件觸發架(jia)構（Event-Triggered Architecture, ETT） 各有(you)優劣(lie)： TTT 通過(guo)固定周期調(diao)度(du)任務，確保確定性(xing)時延，但可能浪(lang)費資源； ETT 根據事件觸…
基于Arm Cortex-M55的微控制器(qi)AI指令集擴展與(yu)性能調優(you)實(shi)踐
引(yin)言 隨著邊(bian)緣(yuan)計算和物聯網(wang)（IoT）的(de)(de)快速發(fa)展，嵌入(ru)(ru)式設備對(dui)人工智能（AI）和機(ji)器(qi)學習（ML）的(de)(de)支持需求日益(yi)增長(chang)。Arm Cortex-M55 微控制器(qi)憑借其(qi)高(gao)性(xing)能、低功耗和專(zhuan)用AI加速能力，成為邊(bian)緣(yuan)AI應用的(de)(de)首選平(ping)臺。本文將深入(ru)(ru)解析Cortex-M55的(de)(de)AI指令集擴展（尤其(qi)是 Helium 和 AI-NPU），并結合實際案例探討其(qi)…
基(ji)于隱(yin)式神經表(biao)示的3D場景壓縮(suo)與實(shi)時(shi)渲(xuan)染(ran)技術實(shi)踐(jian)
在當(dang)今數字內容爆炸式增長的時代，3D場景(jing)的高效(xiao)壓縮與實時渲染技術已成(cheng)為計算機圖形學和(he)計算機視(shi)覺領域(yu)的關鍵挑戰。本(ben)文將深入探(tan)討基于隱式神(shen)經表(biao)示(Implicit Neural Representation, INR)的3D場景(jing)處(chu)理技術，從理論基礎到實踐應用，分析其在場景(jing)壓縮和(he)實時渲染方面的創新突破與未(wei)來(lai)發展趨勢。 1.隱式神(shen)…
Rust語言在裸機嵌(qian)入式開發(fa)中的零成(cheng)本(ben)抽象與內存(cun)安全驗(yan)證方(fang)法
嵌入(ru)式(shi)開(kai)發(fa)通(tong)常依賴C 或匯編(bian)語言，但(dan)Rust憑借其 零成(cheng)本(ben)(ben)抽象（Zero-Cost Abstractions） 和(he) 編(bian)譯期內存(cun)安全驗證，正成(cheng)為裸(luo)機(ji)（Bare-Metal）嵌入(ru)式(shi)系(xi)統的理想(xiang)選擇。本(ben)(ben)文將探討(tao)Rust如何在不犧牲性(xing)能(neng)的前提下(xia)，提升嵌入(ru)式(shi)開(kai)發(fa)的可靠性(xing)與開(kai)發(fa)效(xiao)率(lv)。 1. 零成(cheng)本(ben)(ben)抽象：高性(xing)能(neng)的硬件控制 Rust的抽象機(ji)制（如泛型…
自動化(hua)機(ji)器學習(AutOML)在嵌(qian)入式視覺(jue)任務(wu)中的NAS框架設計
引(yin)言：AI與嵌入(ru)式(shi)設(she)(she)(she)備(bei)的(de)(de)(de)碰撞如(ru)何(he)解決(jue)計算與功耗的(de)(de)(de)矛(mao)盾？ 在(zai)(zai)當(dang)今智(zhi)(zhi)能(neng)設(she)(she)(she)備(bei)日益普及的(de)(de)(de)時代，嵌入(ru)式(shi)視(shi)覺(jue)任(ren)務變得越來越常見。從智(zhi)(zhi)能(neng)手機(ji)到(dao)(dao)無人機(ji)，再到(dao)(dao)智(zhi)(zhi)能(neng)安防(fang)系統，我們的(de)(de)(de)設(she)(she)(she)備(bei)需要能(neng)夠在(zai)(zai)有限的(de)(de)(de)計算資源(yuan)和電池壽(shou)命下(xia)，實時完成(cheng)復雜的(de)(de)(de)視(shi)覺(jue)處(chu)理(li)任(ren)務。比如(ru)，如(ru)何(he)在(zai)(zai)一塊(kuai)資源(yuan)受(shou)限的(de)(de)(de)嵌入(ru)式(shi)設(she)(she)(she)備(bei)上(shang)實現高效的(de)(de)(de)目標(biao)…
