因果强化学习（CRL）在工业机器人故障自愈系统中的决策路径优化

随着工业自动化的发展，工业机器人在生产中的应用越来越广泛。然而，机器人在复杂环境中运行时难免出现故障，如何快速、高效地实现故障自愈成为关键问题。传统方法依赖于预设规则或专家经验，难以适应复杂多变的故障场景。而因果强化学习（Causal Reinforcement Learning, CRL）的出现，为解决这一问题…

嵌入式系统中基于硬件加速器的AES-GCM加密性能优化实践

单片机的内置硬件加速器是为了提高特定任务的处理速度和效率而设计的专用硬件模块。这些加速器可以显著减轻CPU的负担，提高系统的整体性能。常见的硬件加速器包括DMA控制器、硬件乘法器、硬件除法器、加密/解密加速器、哈希算法加速器等。下面我们一起来看下加密/解密加速器。 1. AES的诞生与核心特点 …

Transformer模型稀疏化训练与推理加速技术实战

1. 引言 Transformer模型广泛应用于自然语言处理（NLP）、计算机视觉（CV）等领域。然而，由于其计算复杂度高、参数规模大，在训练和推理过程中通常面临高计算资源消耗的问题。为了提高Transformer的效率，稀疏化训练与推理加速技术成为研究热点。 本文将详细介绍Transformer模型的稀疏化训练方法，并…

面向密集物联网节点的无基站通信——基于反向散射的自主组网协议设计

面向密集物联网（IoT）节点的无基站通信，基于反向散射的自主组网协议设计是一个复杂但极具潜力的研究方向。以下是一个可能的设计框架和关键考虑因素。 1 问题背景 在密集物联网场景中，传统的基于基站的通信方式面临以下挑战： 基站瓶颈：基站可能成为通信瓶颈，尤其是在节点数量庞大时。 能耗问题：…

模型量化技术对比：INT8与二进制网络（BNN） 的精度与效率权衡

引言 在深度学习模型部署到边缘设备和移动端时 ，模型大小和计算效率成为关键考量因素。模型量化技术通过降低模型 参数的数值精度来减少内存占用和加速推理计算。本文将深入探讨两种主流量化方法： INT8量化和二进制网络 (BNN) ，分析它们在精度与效率之间的权衡关系。 INT8量化技术 基本原理 INT8量化…

基于CHERI架构的嵌入式系统内存安全机制防护研究

一、引言 1.1、研究背景及意义 在万物互联时代，嵌入式系统广泛存在于智能家居、工业控制、医疗设备等关键领域。然而，随着系统复杂性的提升，内存安全问题（如缓冲区溢出、悬垂指针、越界访问）已成为嵌入式设备面临的主要威胁之一。 内存安全问题不仅影响系统的正常运行，还可能导致数据泄露、系统崩…

联邦学习在边缘设备中的隐私保护与通信效率平衡策略

在万物互联的智能时代，边缘设备正成为数据产生和处理的重要节点。联邦学习作为一种分布式机器学习范式，允许设备在本地训练模型而无需共享原始数据，理论上完美解决了隐私保护问题。然而，当联邦学习落地到资源受限的边缘设备时，隐私保护与通信效率之间的张力日益凸显严格的隐私保障往往意味着高昂的…

基于RISC-V指令集的实时操作系统中断优先级调度算法优化

引言 随着嵌入式系统和物联网（IoT）设备的普及，实时操作系统（RTOS）在这些设备中扮演着至关重要的角色。实时操作系统需要确保系统对外部事件的响应时间达到要求，这要求中断调度系统具备高效的调度算法。在多任务系统中，中断优先级的调度是决定实时性的一项关键技术。由于RISC-V架构的开放性和高效…