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抽象背景：诊断情绪状态将改善人类计算机的互动（HCI）系统在实践中更有效。脑电图（EEG）信号和情绪之间的相关性在各种研究中都显示出来；因此，基于EEG信号的方法是最准确和最有用的方法。方法：在这项研究中，适用于处理EEGNET，ShallowConvnet和DeepConvnet的三个卷积神经网络（CNN）模型适用于处理EEG信号，用于诊断情绪。我们使用基线去除预处理来提高分类精度。每个网络以两种方式进行评估：主题依赖性和主题无关。我们将选定的CNN模型改进，以在Raspberry Pi处理器上轻巧且可实现。在嵌入式系统上每三秒钟接收的信号时，情绪状态被确认，可以在实践中实时使用。结果：价值依赖性的平均分类精度为99.10％，唤醒的平均分类精度为99.20％，价为90.76％，在众所周知的DEAP数据集中获得了独立的唤醒的90.94％。结论：将结果与相关工作的比较表明，实践已经实现了高度准确且可实施的模型。
过渡嵌入式系统以发布量子...
用于研究加密硬件和软件实现的设计和分析。作为国际加密研究协会（IACR）的区域会议，Ches桥接了加密研究和工程社区，并吸引了学术界，工业，政府及其他地区的参与者。
了解雷达应用中的人工智能和机器学习
重要通知：本文所述的德克萨斯州仪器及其子公司的产品和服务由TI的标准销售条款和条件出售。建议客户在下订单之前获得有关TI产品和服务的最新信息。ti对应用程序帮助，客户的应用或产品设计，软件性能或专利侵权不承担任何责任。发布有关任何其他公司产品或服务的信息并不构成TI的批准，保修或认可。
揭秘嵌入式军事选择标准...
Green Hills软件仍然是虚拟化设备驱动程序和中间件功能的支持者。这样做，可以确保地面车辆通过虚拟设备驱动器范式，核心内核（运行时）不受在军事处理环境中越来越复杂的软件中不可避免的错误。例如，像商业汽车解决方案一样，军用车辆依赖控制器区域网络（CAN）驱动程序。这些设备驱动程序可以集成到Integrity®设备驱动程序模型中，并支持专有的高级CAN基于基于的协议以及标准化的协议，例如DeviceNet和Canopen；在保护基础硬件资源的完整性的同时。这维护并确保了军事平台不会受到不利影响的可靠性，安全性，安全性和确定性。即使病毒设法进入系统，现有应用程序也不能饿死内存或CPU时间。
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。
后量子密码学：嵌入式设备的迁移挑战
然而，量子计算的前景引发了计算和安全原理的根本性转变。量子计算机利用叠加和纠缠等量子力学特性，通过量子门操纵量子比特（所谓的“量子位”）。从 1998 年首次实验演示在两个物理量子比特上工作的量子算法 (3)，到 2023 年 12 月 IBM 演示的 1,121 个量子比特的使用 (4)，量子比特的使用取得了缓慢但稳定的进展。但使用的量子比特的数量只是故事的一部分。研究的重点已经转移，目的是实现高速率量子纠错。IBM 的路线图承诺到本世纪末将实现“拥有 200 个量子比特、能够运行 1 亿个门的量子系统”(5) 。
金融服务中的嵌入式人工智能 (AI)
这句博学的名言概括了使用人工智能来提升人类洞察力和创造力。在疫情期间，医生将专家决策纳入人工智能数据集，帮助护士应对压力情况。企业转向人工智能来获得先发优势、竞争优势、未来的工作、日常业务流程自动化、高级分析和人类增强。在道德、隐私、责任、网络安全、偏见、透明度和失业方面存在大量挑战。人工智能消除了重复性任务，因此学习的员工将在新的工作岗位出现时蓬勃发展。成功的采用以数据完整性、可验证的信任和以指数级技术负责任地行事为中心。直到最近，人工智能还相对狭窄地关注专家系统和执行单一任务。供应商们竞相寻找最佳算法方法，人工智能的未来承诺仍停留在研究实验室中，而科幻领域的预期终局则被人们视为现实。数字化增加了数据量、智能设备和系统性网络风险，使更多的人工智能技术从实验室投入生产。从业者称之为“第三波人工智能”，本文探讨了这种范式转变对金融服务的影响，即随着行业开始重视董事会层面的数据，金融服务将从纯算法转向数据驱动。这一创新在全球投资领域得到认可，数字化和人工智能引领投资主题，其次是可再生能源和网络安全，这两者都由人工智能驱动。舞台已经准备好了。下图显示了人工智能在时间轴上的发展。
基于嵌入式人工智能的智能入侵检测系统...
摘要。本文提出了一种通常适用于所有边缘到云应用的通用物联网框架，并对涉及汽车 V2X 架构的用例进行了评估研究，该架构在模拟智能车环境中的玩具智能车上进行了测试和验证。研究中的架构经过精细调整以模拟实际场景，因此玩具车上的传感器几乎涵盖了当今智能车中辅助常规 ADAS 的所有传感器。云连接通过 CoAP 协议维持，CoAP 协议是一种标准的物联网连接协议。最后，提出的安全解决方案是使用机器学习 (ML) 技术构建并部署在边缘的智能入侵检测系统 (IDS)。边缘 IDS 能够执行异常检测并将检测结果以及传感器收集的大数据报告给云端。在云端，服务器存储和维护收集的数据，以便进一步重新训练 ML 模型以进行边缘异常检测，该模型分为两类，即传感器异常检测模型和网络异常检测模型。为了演示无线软件更新 (SW-OTA)，评估设置中的云实现了从云到连接边缘的 ML 模型升级功能。此实现和评估提供了选择 ML 作为 IDS 候选的概念验证，并且该框架通常适用于各种其他 IoT 场景，例如医疗保健、智能家居、智能城市、港口和工业环境等，并为未来的优化研究铺平了道路。
GSMA 嵌入式 SIM 规范对公用事业的好处...
传统的可拆卸 SIM 卡（用户识别模块）因多种原因为移动手机市场日益成功做出了重大贡献。这包括其固有的网络安全功能以及在零售店销售点选择和更改用户想要的移动运营商的能力。但是，它并不适用于 M2M/IoT（机器对机器/物联网）市场，尤其是公用事业领域的智能计量等应用。大多数公用事业应用程序都不是通过零售店购买的，因此 SIM 卡和设备的匹配通常在现场进行，这会带来新的、有时成本高昂的物流问题。此外，如果在应用程序的生命周期内需要更改移动运营商，则需要现场访问以更改 SIM 卡。即使在现场，也很难从物理上访问卡。例如，它可能位于灯柱上。它可能位于不易触及的小柜子中。或者，如果它易于访问且位于公共场所，则可能容易受到篡改甚至盗窃。这些问题以及其他问题都会增加使用可拆卸 SIM 卡进行 M2M/IoT 应用的成本和进一步的物流挑战。
