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布尔诺国际电子和暑期学校......
“物联网通信系统”课程旨在提供与大规模机器类型通信 (mMTC) 相关的理论知识和实践经验。数据传输可以通过有线或无线通信技术在与工业物联网 (IIoT) 和工业 4.0 相关的拟议通信场景中进行。学生将获得与人与人 (H2H) 和机器与机器 (M2M) 通信之间的主要差异相关的信息。实践练习的主要目标是使用在许可和免许可频段工作的低功耗广域 (LPWA) 技术（即窄带物联网 (NB-IoT)、LTE Cat-M、LoRaWAN 和 Sigfox）测试数据传输。此外，还将考虑系统架构 (ARM、MIPS) 和电池消耗。学生将使用构建的多无线接入技术 (Multi-RAT) 开发板进行实践练习。
RISC-V 和 DDR4 SEE 测试更新
• RISC-V 是 2015 年向社区发布的一种新型处理器架构 • RISC-V 处理器内核从小型微控制器内核一直运行到用于 AI/ML 和图像处理的高性能矢量处理器。• 作为开源/开放架构，RISC-V 内核可以配置为支持任意容错，包括三重模块冗余。• 关于 RISC-V 处理器的架构辐射问题和缓解措施知之甚少。• 硬件实现和软件操作的配置敏感性至关重要，因为用户可以根据需要进行配置。• FY23 的工作重点是配备 U74 处理器的 StarFive JH7110。• FY24 的工作重点将集中在 SiFive HiFive Unmatched (U74) 和 X280 开发板上。U74 和 X280 核心支持纠错，FY23 StarFive JH7110 表现出令人印象深刻的容错能力。
基于物联网的电池管理系统
BMS框架评估并显示电池温度，充电/释放电流以及SOC，以了解模型电池。用于观察，计算机和简单的传感器，并使用微控制器。电池数据和获得的结果有意义，可以在多功能上引入框架的基本属性，并在便携式屏幕上给出了一些探索性结果。在此演示中，我们将使用DHT11温度和湿度传感器，ESP8266开发板套件和Blynk IoT云进行远程监控来构建物体互联网气象站。整个系统由单个3.7V锂离子电池提供动力。该电池有10小时的Nodemcu板工作时间。我们希望使用充电模块TP4056再次为电池充电。，但有时我会忘记充电，这导致整个系统的崩溃。为了克服这个问题，我考虑了在类似项目中添加电池观察框架。在我们以前的电池状态观察系统中，我们可以
SECP256R1对STM32微处理器上的椭圆曲线加密的实施和性能评估
摘要 - 在层面系统中使用物联网（IoT）设备的使用已越来越流行。这些设备随着人们的流行而容易受到网络攻击的影响。为了保护网络攻击而进行的加密操作对于在开放网络中产生快速结果而不是减慢网络流量至关重要。因此，为了提高通信安全性，在文献中进行了有关在物联网设备中使用不对称加密和对称加密一起进行的研究，以进行关键共享，加密，解密，数据签名以及验证签名数据等活动。在这项研究中，我们首先提出了从服务器操作的物联网设备的加密系统。然后，我们对提案进行绩效分析。尤其是，我们在SECP256R1椭圆曲线上评估了椭圆曲线Diffie-Hellman键交换和椭圆曲线数字签名算法，并通过32位STM32F410RB核开发板上的32位STM32F410RBIT STM32F410RBIT STM32F410RBIT STMICC库进行了Micro UECC库AES对称加密。索引条款 - 键交换，数字签名，椭圆曲线，secp256r1，iot
安全启动管理器 - 应用程序注释
本文档指示用户如何评估Synergy Boot Manager解决方案，包括安装安全的引导程序，下载用户应用程序以及更新已部署的应用程序。此安装使用现有的Renesas工厂串行引导模式来安装引导加载程序，它还包括用于掌握（数字签名）固件并下载引导加载程序，证书，密钥和用户应用程序的工具。在过程结束时，设置为安全引导程序的闪存访问窗口被锁定在被修改中 - 确保它将充当不变的信任根，仅引导可信赖的固件。可以通过设置FSPR位来锁定设备寿命的启动加载程序，但是为了进行此演示，未设置位；允许重置开发委员会并重新打印以多次运行演示或用于其他目的的开发板。安全MPU还设置为隔离敏感数据，例如键以及将数据访问到单独的内存段中的代码。请注意，某些键已包装，但也被存储，受MPU保护。
物联网时代的人工智能：边缘人工智能硬件和软件回顾
摘要 — 将人工智能计算移至数据源附近的现代趋势增加了对适合此类环境的新硬件和软件的需求。我们进行了一项范围界定研究，以找到开发 Edge AI 应用程序时使用的当前资源。由于主题的性质，该研究结合了科学来源与产品信息和软件项目来源。本文的结构如下。在第一部分中，简要讨论了 Edge AI 应用程序，然后介绍了硬件选项，最后介绍了用于开发 AI 模型的软件。有各种硬件产品可供选择，我们在本研究中找到了尽可能多的产品，以确定最知名的制造商。我们按以下类别描述设备：人工智能加速器和处理器、现场可编程门阵列、片上系统设备、模块系统以及从开发板到服务器的完整计算机。Edge AI 软件开发似乎有三种趋势：神经网络优化、移动设备软件和微控制器软件。我们讨论了这些新兴领域以及如何考虑低功耗和机器学习计算的特殊挑战。我们的研究结果表明，边缘 AI 生态系统目前正在发展，它有自己的挑战，供应商和开发人员正在应对这些挑战。
通过窗口：ESP32 寄存器窗口溢出的利用及对策
摘要：随着物联网 (IoT) 设备的日益普及，其安全性也成为一个日益重要的问题。缓冲区溢出漏洞已为人所知数十年，但仍然存在，尤其是对于嵌入式设备而言，由于硬件限制或仅仅由于对性能的影响而无法实施某些安全措施。因此，许多缓冲区溢出检测机制仅在使用关键数据之前检查溢出。攻击者可以用于自己目的的所有数据都可以被视为关键数据。因此，在写入缓冲区和使用缓冲区之间检查所有关键数据至关重要。本文介绍了数百万台物联网设备中使用的 ESP32 微控制器的一个漏洞，该漏洞基于不受传统缓冲区溢出检测机制（如 Stack Canaries 或 Shadow Stacks）保护的指针。本文讨论了漏洞的影响，并介绍了修复漏洞的缓解技术（包括补丁）。使用模拟以及 ESP32-WROVER-E 开发板评估了补丁的开销。我们发现，在使用 32 个通用寄存器的模拟中，CoreMark 基准的开销介于 0.1% 和 0.4% 之间。在使用具有 64 个通用寄存器的 Xtensa LX6 内核的 ESP32 上，开销降至 0.01% 以下。由综合基准模拟的最坏情况显示开销高达 9.68%。
利用肌电图和脉搏血氧饱和度信号传感器融合的肌电假肢
厄瓜多尔约有 215,156 人患有肢体残疾，其中近一半的残疾率在 30% 至 49% 之间，相当一部分人没有肢体。此外，截肢病例激增，这一趋势与糖尿病患病率上升有关，根据国际糖尿病联合会 (IDF) 的数据，到 2021 年，糖尿病患病率预计将达到 5.37 亿。虽然存在假肢解决方案，但它们可能会产生高昂的成本或限制运动，即使价格更实惠。因此，提出了一种替代方案：肌电上肢假肢。这种假肢将通过肌电图和脉搏血氧饱和度信号进行操控，利用人工智能方法。采用多层神经网络模型，该模型由一个输入层、四个隐藏层和一个输出层组成，对用户运动意图的预测准确率高达 93%。对于 AI 模型训练，记录并仔细检查了来自 EMG 和 PPG 传感器的数据，从而将类别从四个压缩为三个。该模型嵌入在 ESP32 C3 DevKit-M1 开发板中，开源蓝图促进了假肢的创建，并辅以用于电子集成的补充组件。该模型在预测类别方面达到了 93% 的准确率，而假肢的续航时间约为三个小时，售价 295 美元，可处理各种轻量级物体。
使用 RISC-V SoC 上的开放软件开发 AI IoT 应用程序
摘要 —RISC-V 是一种新兴架构，在低功耗物联网应用中逐渐强大。架构扩展的稳定和基于 RISC-V 的 SOC（如 Kendryte K210）的商业化的开始，引发了一个问题：这个开放标准是否会促进特定市场应用程序的开发。在本文中，我们评估了与 Sipeed MAIX Go 开发板相关的开发环境、工具链、调试过程，以及 Kendryte K210 的独立 SDK 和 Micropython 端口。还研究了内置卷积神经网络加速器的训练管道，支持 Tiny YOLO v2。为了深入评估上述所有方面，我们开发了两种基于 AI 的低成本、低功耗物联网边缘应用程序。第一个应用程序能够识别房屋内的移动，并自主识别移动是由人还是由家养宠物（例如狗或猫）引起的。在当前 COVID-19 疫情的背景下，第二个应用程序能够标记行人是否戴着口罩，以平均 13 FPS 的速度进行实时物体识别。在整个过程中，我们可以得出结论，尽管硬件具有潜力且具有出色的性能/成本比，但开发人员的文档很少，开发环境的成熟度较低，有时甚至没有调试过程。索引术语 —RISC-V、物联网、人工智能、AIoT、Kendrite K210、Sipeed MAIX、CNN 硬件加速器。
Segway的设计与开发
Segway是由Dean Kamen于2001年推出的，它是一款两轮，自动平衡，电池供电的电子车辆，可保持其自身的平衡和乘客的平衡。它配备了一个固定的T形控制轴，该控制轴安装在安装在两个平行轮上的平台中。segways被驱动地站起来，根据人体动态：向前倾斜，向前移动，直立站着停下来，向后倾斜以倒退。该设备没有制动器或加速器，但有一个用于转弯的手夹。它是唯一能够像人一样到位的车辆，因为其车轮具有朝相反方向转向的能力。对于两轮自动平衡机器人，稳定性至关重要，因为它们不能在不努力的情况下保持直立（平衡）。正如其名称所表明的那样，倒置的摆板是一个摆在枢轴上方的摆，不像传统的摆板那样低于传统的摆。一个自平衡的机器人，例如Segway，是倒置的扩展版本。本文使用陀螺仪传感器，Arduino-Unor3开发板和电池供电的电动机描述了Segway的设计和构造。与原始的Segway相比，我们所提供的设计将使Segway花费约30,000，而Segway的费用约为30万，加上税收，从而使产品成本有效。Segway是两轮，自动平衡，电池供电的电动汽车。Segway在最佳使用条件下的最大范围为25 km（否