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基于嵌入式计算机视觉应用
我们使用PYNQ-Z2板上HLS4ML框架的初始实验取得了令人鼓舞的结果，证明了在FPGA上部署复杂的神经网络的可行性。在KRIA KV-260和Ultra96-V2板上成功部署Resnet模型后，我们现在正在探索其与VIT模型的兼容性，并识别任何不支持的参数。测试变压器模型：使用NN2FPGA实现SWIN TF模型，重点是保持准确性。选择FPGA平台：选择最佳的FPGA用于部署，比较云和边缘选项。比较GPU和FPGA：评估在GPU和FPGA上部署的模型的性能和能源使用。
使用嵌入式机器学习在电动汽车中优化电池动力学：在电动汽车子系统中实施实时电压建模
本文探讨了机器学习在电池电动汽车中建模电池动力学的应用。主要目的是开发和实施基于机器学习的模型，该模型可以准确估计锂离子电池电池的终端电压，并能够实时推断电池电动汽车中的嵌入式系统。常规方法（例如等效电路模型）在处理电池电动汽车中遇到的复杂和动态环境时具有局限性。本论文旨在通过利用嵌入式设置的机器学习能力来改进这些方法。这项研究是与Scania CV AB合作进行的，利用了其电池实验室和电动卡车的数据。该研究涉及数据上的预处理和功能工程，然后培训各种机器学习模型，包括前馈神经网络和长期短期记忆网络。这些模型基于其在解释实验室环境中进行的电池测试的数据时进行了培训和评估。然后，对训练有素的机器学习模型进行了调整以在电动卡车内的嵌入式系统上运行，同时考虑了有限的计算能力和内存资源。在驾驶，充电和空转场景期间，在现实世界中的电动卡车中对两种型号进行了评估。长期短期内存网络在驾驶和闲置时表现出更好的性能，在充电方案中，前馈神经网络的表现更好。这些发现非常有价值，因为它们证明机器学习模型对于电池电动汽车中的实时应用是可行的。它还突出了进一步研究的有希望的领域，特别是对于不容易由等效电路模型建模的电池化学，为电动汽车中更智能，安全和效率的电池管理解决方案铺平了道路。
迈向量子安全区块链：嵌入式系统上的 PQC 和公钥恢复探索
摘要 — 区块链技术可确保关键应用（包括具有嵌入式系统的物联网）的可追溯性、透明度和冗余性。然而，对公钥加密 (PKC) 的依赖使区块链容易受到量子计算威胁。本文通过将后量子密码 (PQC) 集成到区块链框架中，解决了对量子安全区块链解决方案的迫切需求。利用 NIST PQC 标准化过程中的算法，我们旨在加强区块链的安全性和弹性，特别是对于物联网和嵌入式系统。尽管 PQC 非常重要，但它在针对嵌入式环境定制的区块链系统中的实现仍未得到充分探索。我们提出了一种量子安全区块链架构，评估了各种 PQC 原语并通过 Falcon 的公钥恢复等技术优化交易规模，将交易规模减少了 17%。我们的分析表明 Falcon-512 是嵌入式环境中量子安全区块链最合适的算法，而 XMSS 是一种可行的有状态替代方案。然而，对于嵌入式设备，Dilithium 的每秒交易数 (TPS) 比 Falcon 更高，这主要是因为 Falcon 在 ARM CPU 上的签名性能较慢。这凸显了签名时间是 PQC 集成到嵌入式区块链中的关键限制因素。此外，我们将智能合约功能集成到量子安全区块链中，评估 PQC 对智能合约认证的影响。我们的研究结果证明了在嵌入式系统中部署量子安全区块链解决方案的可行性和实用性，为强大且面向未来的物联网应用铺平了道路。
高度集成的嵌入式处理器如何推进工业机器人技术
使用像Technexion Rovy-4VM这样的SOM，设计人员可以在简化设计过程的模块周围开发其AMR产品。ROVY-4VM在单个PCB上集成了处理器，电源管理IC（PMICS）和内存（DDR，UFS，SPI和Flash），该PCB已对其进行了充分测试和生产准备，并且处理器的其余剩余外围设备可方便地路由到板上到板到板到板上的高密度高密度互连（HDI）。虽然设计师可以自由从头开始设计带有其选定功能的载体板，但TechNexion创建了Rovy-4VM-EVK，这是ROVY-4VM的完整以AMR为中心的套件（如图2中的AMR演示所示）。该套件可用作参考设计，以快速启用使用FPD-Link™III技术（Techn-3P-VLS3-X-SL）等功能，添加多达8倍的插件相机（Techn-3p-vls3-X-SL），并添加显示器（还具有FPDLink III），并通过标准或单一的端口端口来扩展Ethernet端口，并使用标准或易于的Ethernet Ethernet和Sissicle Ethernet和Singles gb。和发展。
机器人与嵌入式系统文凭
本课程（机器人和嵌入式系统文凭 (DRES)）提供全面的培训，主修机器人和嵌入式系统概念，适合对动态且快速发展的机器人、自动化和嵌入式系统技术领域感兴趣的个人。本课程旨在提供理论知识和实践技能的结合，并与 STEM 相关的其他相关计算技能和技术完美结合。
M.Tech。嵌入式和机器学习系统 课程和教学大纲 - 集成硕士物理 课程和教学大纲-B.Tech。生物技术 夏季课程提供的课程清单 课程和教学大纲-M.Tech。生物技术 课程和教学大纲-B.Tech。生物技术 课程和教学大纲-M.Sc.化学 计算基因组学：理论与应用 混合模式教师发展计划... 混合模式教师发展计划... 主题：“ B”和“ C”组的考试模式和指示性教学大纲，直接招聘为ADVT通知。编号05/2024 两天的动手在 - “聚合物3D打印” 上 国家技术研究院Warangal 博士学位的信息手册招生，2025年7月 在线教师发展计划（FDP）... B.Tech。在 - 化学工程 混合教师发展计划（FDP） 国家技术研究院Warangal 在线教师发展计划（FDP）... 在线教师发展计划（FDP） NIT Warangal Newslittler 2023年9月 规则和法规国立... ... 中使用的推进电机的非侵入性故障诊断 M.Tech - 添加剂制造 应用和计算数学 国家技术研究所Warangal ... 技术硕士（M.Tech）计划 M.Tech - 计算机集成制造 M.Tech。高级通信系统
S.No. 代码课程标题L-T-P信用1 EC1601嵌入式硬件平台和编程3-0-0 3 2 EC1603机器学习算法和应用3-0-0 3 3 3 3 EC1605基于FPGA的系统设计3-0-2学习实验室0-0-3 2总学分20 2学期S.No.代码课程标题L-T-P信用1 EC1601嵌入式硬件平台和编程3-0-0 3 2 EC1603机器学习算法和应用3-0-0 3 3 3 3 EC1605基于FPGA的系统设计3-0-2学习实验室0-0-3 2总学分20 2学期
项目＃62：协作是关键：嵌入式临床药剂师在初级保健诊所合作，以帮助糖尿病患者和心血管风险
•嵌入式临床药剂师团队从2022年9月至2023年12月完成了3,229例患者访问。这包括针对新患者和返回患者的面对面和电话访问。每次访问都是药剂师根据心血管风险优化患者的糖尿病方案并解决任何药物访问障碍的机会。•图1代表亨利·福特（Henry Ford）的诊所，那里的临床药剂师所在。通常，GLP-1 RA和SGLT2I内部处方捕获率高于整体诊所内部处方捕获。这表明嵌入式临床药剂师的存在可能会影响这些药物的内部处方捕获率。
2024 年第一届摩尔多瓦嵌入式会议 (EMC)
论坛的目的是与摩尔多瓦电子行业的利益相关者就欧盟一体化和地缘政治发展背景下工程、电子和 EMS 行业的趋势、数字化机遇、发展和挑战开展公开对话。论坛将汇集电子和 EMS 行业的国内外代表、决策者和当地公司，介绍摩尔多瓦的电子行业、摩尔多瓦电子行业为经济数字化做出贡献的能力和潜力。物联网和电动汽车是摩尔多瓦国内外行业代表齐聚一堂的主要话题之一。组织者旨在传达这样一个信息：摩尔多瓦愿意进行国际商业合作，并愿意通过自己开发的产品和解决方案扩大其在当地市场的份额，并融入全球价值链。论坛将有一个重要的人力资源发展小组和电子行业利益相关者的经验分享，以及薪酬和福利调查的介绍。
在嵌入式系统应用程序上的机器人平台上设计和开发多代理增强学习智能
摘要：这项研究探讨了Q学习用于实时群（Q-RTS）多代理增强学习（MARL）算法用于机器人应用。这项研究通过成功实施四种和八种训练有素的代理，调查了Q-RT在减少融合时间到令人满意的运动政策中的功效。Q-RTS已被证明可以大大减少培训迭代的搜索时间，从近100万次迭代到一个代理商到650,000次迭代，其中有四个代理商和500,000次迭代，并带有八个代理商。通过对几种代理的配置进行测试来解决算法的可伸缩性。考虑到代理的各种姿势及其在优化Q学习算法中的关键作用，将重点放在了复杂奖励函数的设计上。此外，这项研究深入研究了受过训练的药物的鲁棒性，揭示了它们适应动态环境变化的能力。这些发现对提高机器人系统在物联网和嵌入式系统等各种应用中的效率和适应性具有广泛的影响。使用佐治亚州理工学院的Robotarium平台对该算法进行了测试和实施，显示了其对上述应用程序的可行性。
Billy Buddy针对网络欺凌
摘要 - 该项目介绍了与机器学习能力集成的基于嵌入式智能事故预防和预防系统的设计和实施。该系统旨在用于监视各种参数，包括驾驶员的透眼，心率，酒精含量，事故检测车辆定位以及环境因素，以提高道路安全并预防事故。该系统结合了与多个传感器连接的Raspberry Pi控制器，包括USB摄像头，心率传感器，酒精传感器，MEMS传感器，GPS模块，超声波传感器和GSM模块。Raspberry Pi从这些传感器中处理数据，以监视驾驶员的状况，车辆状态和周围环境。摄像机不断检测到驾驶员的眼睛，提供了对其机敏和嗜睡水平的见解。心率传感器监视驾驶员的心率，提供其他压力或疲劳的指标。酒精传感器测量驾驶员呼吸中的酒精含量，提醒驾驶员是否受到影响。发生潜在的事故，MEMS传感器会检测到车辆加速度或方向的突然变化，表明碰撞。同时，超声波传感器检测附近车辆的接近度，从而增强了碰撞检测。