基于因果推理的时序数据异常检测与根因定位模型设计

在当今数字化时代，时序数据在众多领域如工业物联网、金融交易、网络监控等中无处不在。准确有效地检测时序数据中的异常并定位其根因，对于保障系统的稳定运行、及时发现潜在风险以及优化业务流程等方面具有至关重要的意义。本文将深入探讨基于因果推理的时序数据异常检测与根因定位模型设计。 一、引…

强化学习（RL）在机器人抓取任务中的稀疏奖励与课程学习策略

稀疏奖励 通常在训练智能体时，我们希望每一步动作都有相应的奖励。但是某些情况下，智能体并不能立刻获得奖励，比如全局奖励的围棋，最终获胜会得到奖励，但是人们很难去设定中间每步的奖励，这会导致学习缓慢甚至无法进行学习的问题。 2.解决方法 2.1 设计奖励(reward shaping) 除了最终要学习到的目…

嵌入式多核处理器中的任务迁移与负载均衡算法设计与性能对比

背景介绍 目前嵌入式开发为了追求稳定性、可靠性，多核处理器多使用静态任务调度架构，静态分配CPU、进程(APP)、线程(Task)、任务(runnable)的多层调用关系树。系统在低负载场景十分稳定，但高负载场景无法实时优化多核负载，造成任务延迟。 本文介绍了一种多核实时负载均衡的调度架构，均衡多核CPU资…

基于事件驱动的嵌入式系统低功耗设计：从传感器采样到休眠唤醒优化

低功耗的概念 肚子饿的时候，睡着了也就不觉得饿了于是乎，难得的双休日宅在家中补觉，往往也就 一天只吃一餐饭了技术宅人_大体如此。 应该没有人能在梦游的时候干活吧？所以，平常工作的时候，饭还是要吃的。休眠和干活应该是一对矛盾体。于是乎，芯片数据手册上那些小的出奇的休眠功耗，似乎大部分时…

基于 Zephyr RTOS 的嵌入式蓝牙 Mesh 网络节点设计与网络容量测试

摘要： 本文主要探讨基于 Zephyr RTOS 的嵌入式蓝牙 Mesh 网络节点设计，并对网络容量进行测试。在物联网快速发展的背景下，蓝牙 Mesh 技术因其可扩展性强、组网灵活等优势，被广泛应用于智能家居、工业自动化等领域。本文详细阐述了节点硬件选型、软件架构搭建以及在网络容量测试过程中采用的测试方法…

超大规模模型训练中的 ZeRO 优化器与混合精度通信压缩技术

引言 在人工智能领域，超大规模模型（如 GPT-4、LLaMA 等）的训练面临着显存不足、通信开销大、训练效率低等挑战。为解决这些问题，研究人员提出了一系列优化技术，其中 ZeRO 优化器与混合精度通信压缩技术成为了当前的研究热点。本文将深入探讨这两种技术的原理、优势及协同应用，为读者呈现超大规模…

联邦学习(FL)中的梯度噪声注入与差分隐私保护平衡策略

一、引言 随着数据隐私保护需求的日益增长，传统集中式机器学习架构面临诸多挑战。联邦学习（Federated Learning, FL）作为一种去中心化的机器学习方式，允许多个参与方在不共享原始数据的前提下共同训练模型，因此被广泛应用于医疗、金融、移动设备等涉及隐私的领域。 然而，尽管 FL 避免了原始数据的…

基于TinyML的嵌入式设备端语音唤醒词检测模型轻量化部署

摘要： 随着物联网和智能设备的普及，语音唤醒功能已成为人机交互的重要方式。传统云端处理的语音唤醒方案存在延迟高、隐私风险大等问题，而TinyML（微型机器学习）技术的兴起使得在资源受限的嵌入式设备上直接运行轻量级语音唤醒模型成为可能。 本文详细介绍了基于TinyML的嵌入式设备端语音唤醒词检测…