《量子机器学习在嵌入式系统中的可行性分析与原型实现》

量子计算和机器学习的结合正在掀起新一轮的技术革命，而嵌入式系统作为物联网和边缘计算的核心载体，如何融入这一技术浪潮成为关键问题。本文将深入探讨量子机器学习在嵌入式系统中的可行性，并分享我们在这一领域的原型实现经验。 一、量子机器学习的技术优势 量子机器学习（QML）通过利用量子力学的…

嵌入式Linux实时性改造：PREEMPT_RT补丁与Xenomai双核方案的性能对比

1.嵌入式Linux实时性是指什么 Linux的实时性指的是Linux系统能够在限定的时间内对外部时间做出相应的特性。 Linux可以通过任务调度与相应时间，中断延迟与抢占延迟，内核可抢占性与实时补丁，实时调度策略，硬件支持来提高其实时性，但它本身并不是一个硬实时操作系统。Linux是一个通用操作系统(GPOS),…

图神经网络(GNN)在物联网设备关系推理中的应用与性能分析

图神经网络（Graph Neural Networks，GNN）作为一种新兴的深度学习技术，近年来在处理图结构数据方面取得了显著的成果。物联网（Internet of Things，IoT）设备的普及产生了大量具有复杂关系的异构数据，这些数据天然地以图的形式存在，因此GNN在物联网设备关系推理中具有广阔的应用前景。本文将探讨GN…

嵌入式边缘计算场景下FPGA动态部分重配置技术实践

引言 随着物联网、工业自动化和智能驾驶等领域的快速发展，嵌入式边缘计算因其低延迟、高实时性的特点成为关键支撑技术。与此同时， FPGA动态部分重配置（Dynamic Partial Reconfiguration, DPR） 技术通过硬件逻辑的灵活切换，为边缘计算场景提供了高效能、低功耗的解决方案。本文将深入探讨两者的结…

基于深度学习的异常检测算法在时间序列数据中的应用

一、引言 在当今数字化时代，时间序列数据无处不在，从工业设备的传感器监测数据到金融市场的交易记录，从医疗设备的生理信号到电商平台的用户行为数据，这些数据蕴含着丰富的信息。然而，异常数据往往隐藏在这些看似规律的序列中，它们可能是设备故障的前兆、金融欺诈的迹象、健康问题的预警，甚至是…

嵌入式实时操作系统（RTOS）中时间触发与事件触发混合调度策略的实践与挑战

引言 在嵌入式实时系统中，任务调度策略的选择直接决定了系统的实时性、可靠性和资源利用率。传统的 时间触发架构（Time-Triggered Architecture, TTT） 和 事件触发架构（Event-Triggered Architecture, ETT） 各有优劣： TTT 通过固定周期调度任务，确保确定性时延，但可能浪费资源； ETT 根据事件触…

基于Arm Cortex-M55的微控制器AI指令集扩展与性能调优实践

引言 随着边缘计算和物联网（IoT）的快速发展，嵌入式设备对人工智能（AI）和机器学习（ML）的支持需求日益增长。Arm Cortex-M55 微控制器凭借其高性能、低功耗和专用AI加速能力，成为边缘AI应用的首选平台。本文将深入解析Cortex-M55的AI指令集扩展（尤其是 Helium 和 AI-NPU），并结合实际案例探讨其…

基于隐式神经表示的3D场景压缩与实时渲染技术实践

在当今数字内容爆炸式增长的时代，3D场景的高效压缩与实时渲染技术已成为计算机图形学和计算机视觉领域的关键挑战。本文将深入探讨基于隐式神经表示(Implicit Neural Representation, INR)的3D场景处理技术，从理论基础到实践应用，分析其在场景压缩和实时渲染方面的创新突破与未来发展趋势。 1.隐式神…