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网站的横幅怎么做的,阿里云网站备案时间,建德网站建设德品牌网,农村建设自己的网站首页重要信息 官网#xff1a;https://ais.cn/u/Vn2YBv 时间#xff1a;2026年1月12-14日 地点#xff1a;中国-香港-香港大学 征稿主题 一、领域概述#xff1a;嵌入式 移动通信 计算的融合生态 嵌入式系统、移动通信与计算#xff08;EMC#xff09;是物联网、工业互…重要信息官网https://ais.cn/u/Vn2YBv时间2026年1月12-14日地点中国-香港-香港大学征稿主题一、领域概述嵌入式 移动通信 计算的融合生态嵌入式系统、移动通信与计算EMC²是物联网、工业互联网、智能终端等领域的核心支撑技术体系三者的深度融合正推动设备从 单机智能化 向 联网协同化 转型也是 EMC² 2026 重点聚焦的前沿研究方向。该领域覆盖嵌入式终端开发、无线通信协议优化、边缘计算部署、低功耗数据传输等核心场景其技术架构可分为终端层、传输层、计算层三大维度具体如下表所示技术层级核心内容关键技术典型应用场景终端层嵌入式硬件设计、固件开发、低功耗控制微控制器MCU/MPU、传感器驱动、电源管理、RTOS智能穿戴设备、工业采集终端、车载嵌入式模块传输层移动通信协议、无线数据传输、网络适配5G/NB-IoT/LoRa、MQTT/CoAP、频谱优化、抗干扰通信物联网终端数据上传、车联网通信、工业无线组网计算层边缘计算、轻量化算法、数据处理边缘节点部署、模型轻量化、实时计算、数据压缩嵌入式终端本地推理、边缘网关数据预处理、端云协同计算1.1 核心发展趋势低功耗化嵌入式终端功耗降至微瓦级适配电池供电的长续航场景高算力化嵌入式芯片集成 NPU/AI 加速器支持本地轻量化 AI 计算通信泛在化5G-A/6G 技术融入嵌入式终端实现空天地一体化通信计算边缘化核心计算任务从云端下沉至嵌入式终端 / 边缘网关降低传输延迟。二、嵌入式系统核心技术与 Python 实现基于树莓派 / ESP32嵌入式系统开发的核心在于硬件驱动、数据采集与低功耗控制以下以 Python适配树莓派 / ESP32 MicroPython实现关键功能。2.1 嵌入式传感器数据采集与低功耗控制以温湿度传感器DHT11为例实现嵌入式终端的数据采集与定时休眠低功耗核心策略python运行# 适用于树莓派的DHT11数据采集低功耗控制代码 import RPi.GPIO as GPIO import Adafruit_DHT import time import os # 传感器配置 DHT_SENSOR Adafruit_DHT.DHT11 DHT_PIN 4 # GPIO4 SLEEP_TIME 300 # 休眠5分钟单位秒 def collect_sensor_data(): 采集温湿度数据 humidity, temperature Adafruit_DHT.read(DHT_SENSOR, DHT_PIN) if humidity is not None and temperature is not None: data { timestamp: time.strftime(%Y-%m-%d %H:%M:%S), temperature: temperature, humidity: humidity } print(f采集数据{data}) return data else: print(传感器读取失败) return None def enter_low_power_mode(): 树莓派进入低功耗模式关闭外设休眠 # 关闭非必要外设示例关闭HDMI os.system(tvservice -o) # GPIO置为输入模式降低功耗 GPIO.setmode(GPIO.BCM) GPIO.setup(DHT_PIN, GPIO.IN) # 系统休眠 time.sleep(SLEEP_TIME) # 唤醒后恢复HDMI可选 os.system(tvservice -p) if __name__ __main__: try: while True: # 采集数据 data collect_sensor_data() # 可选数据暂存/上传至通信模块 # 进入低功耗模式 enter_low_power_mode() except KeyboardInterrupt: GPIO.cleanup() os.system(tvservice -p) print(程序终止恢复硬件状态)2.2 嵌入式终端数据压缩轻量化传输前置处理嵌入式终端上传数据前进行压缩减少移动通信传输量降低功耗与流量成本python运行# MicroPythonESP32适配的LZ77数据压缩算法轻量化实现 def lz77_compress(data, window_size16, lookahead_size8): 轻量化LZ77压缩算法适配嵌入式终端 参数 data: 待压缩的字符串/字节数据如传感器JSON字符串 window_size: 滑动窗口大小 lookahead_size: 前瞻缓冲区大小 返回 compressed: 压缩后的三元组列表 (偏移量, 长度, 下一个字符) compressed [] i 0 n len(data) while i n: # 初始化匹配参数 match_offset 0 match_length 0 # 滑动窗口范围[i-window_size, i) window_start max(0, i - window_size) # 前瞻缓冲区范围[i, ilookahead_size) lookahead_end min(i lookahead_size, n) # 查找最长匹配 for j in range(window_start, i): length 0 # 对比前瞻缓冲区与窗口内数据 while (i length lookahead_end) and (data[j length] data[i length]): length 1 if length match_length: match_length length match_offset i - j # 记录匹配结果 if match_length 0: next_char data[i match_length] if (i match_length) n else compressed.append((match_offset, match_length, next_char)) i match_length 1 else: compressed.append((0, 0, data[i])) i 1 return compressed def lz77_decompress(compressed): LZ77解压缩 decompressed [] for offset, length, char in compressed: if length 0: # 从已解压数据中复制匹配内容 start len(decompressed) - offset for i in range(length): decompressed.append(decompressed[start i]) decompressed.append(char) return .join(decompressed) # 测试ESP32嵌入式场景 if __name__ __main__: # 模拟传感器采集的JSON数据 sensor_data {timestamp:2026-01-01 12:00:00,temp:25.5,hum:60.2} print(f原始数据长度{len(sensor_data)}) # 压缩 compressed lz77_compress(sensor_data) print(f压缩后元素数{len(compressed)}) # 解压缩验证 decompressed lz77_decompress(compressed) print(f解压缩后数据{decompressed}) print(f压缩/解压缩一致性{sensor_data decompressed})三、移动通信协议优化与边缘计算部署3.1 MQTT 协议轻量化适配嵌入式终端通信MQTT 是嵌入式终端与服务器通信的核心协议以下实现轻量化 MQTT 客户端适配嵌入式 Python 环境python运行# 嵌入式终端MQTT客户端MicroPython/树莓派通用 import time import umqtt.simple as mqtt # MicroPython适配树莓派替换为 paho.mqtt.client # 配置信息 MQTT_BROKER mqtt.example.com # 通信服务器地址 MQTT_PORT 1883 MQTT_TOPIC emc2/embedded/sensor CLIENT_ID esp32_terminal_001 USERNAME emc2_user PASSWORD emc2_pass def mqtt_connect(): 建立MQTT连接 client mqtt.MQTTClient(CLIENT_ID, MQTT_BROKER, portMQTT_PORT, userUSERNAME, passwordPASSWORD, keepalive60) client.connect() print(MQTT连接成功) return client def mqtt_publish(client, data): 发布传感器数据 try: client.publish(MQTT_TOPIC, str(data)) print(f数据发布成功{data}) except Exception as e: print(f发布失败{e}) # 重连机制 client.reconnect() def main(): client None try: client mqtt_connect() # 模拟传感器数据实际场景替换为真实采集数据 while True: sensor_data { temp: 25.3, hum: 59.8, battery: 3.7 # 嵌入式终端电池电压 } mqtt_publish(client, sensor_data) time.sleep(60) # 每分钟发布一次 except KeyboardInterrupt: if client: client.disconnect() print(MQTT客户端断开连接) if __name__ __main__: main()3.2 边缘计算轻量化 AI 推理嵌入式终端部署基于 TensorFlow Lite Micro 实现嵌入式终端的轻量化 AI 推理以温度异常检测为例python运行# 嵌入式边缘计算TensorFlow Lite Micro温度异常检测 import numpy as np import tflite_micro_runtime.interpreter as tflite # 嵌入式TFLite Micro库 # 加载轻量化模型提前训练并转换为tflite格式 MODEL_PATH temp_anomaly_detection.tflite def load_tflite_model(model_path): 加载TFLite Micro模型 interpreter tflite.Interpreter(model_pathmodel_path) interpreter.allocate_tensors() # 获取输入/输出张量信息 input_details interpreter.get_input_details() output_details interpreter.get_output_details() return interpreter, input_details, output_details def temp_anomaly_detect(interpreter, input_details, output_details, temp_data): 温度异常检测 temp_data: 最近N个温度采样值一维数组 返回0-正常1-异常 # 数据预处理归一化 temp_data np.array(temp_data, dtypenp.float32).reshape(1, -1) temp_data (temp_data - 20.0) / (40.0 - 20.0) # 归一化到[0,1] # 设置输入张量 interpreter.set_tensor(input_details[0][index], temp_data) # 推理 interpreter.invoke() # 获取输出 output interpreter.get_tensor(output_details[0][index]) return 1 if output[0][0] 0.5 else 0 # 测试嵌入式终端场景 if __name__ __main__: # 加载模型 interpreter, input_details, output_details load_tflite_model(MODEL_PATH) # 模拟温度数据 normal_temp [25.1, 25.2, 25.0, 24.9, 25.3] # 正常温度序列 anomaly_temp [25.0, 25.1, 35.2, 34.9, 35.5] # 异常温度序列 # 检测 normal_result temp_anomaly_detect(interpreter, input_details, output_details, normal_temp) anomaly_result temp_anomaly_detect(interpreter, input_details, output_details, anomaly_temp) print(f正常温度检测结果{normal_result}0正常) print(f异常温度检测结果{anomaly_result}1异常)四、EMC² 领域核心挑战与突破方向4.1 核心挑战梳理挑战维度具体问题行业痛点嵌入式终端算力 / 存储受限、功耗与性能平衡难复杂算法无法部署长续航与高频采集矛盾移动通信弱网环境传输不稳定、频谱资源紧张偏远地区数据丢包率高海量终端通信拥塞边缘计算模型轻量化程度不足、端云协同效率低推理延迟超标端云数据同步成本高系统集成多协议兼容性差、跨平台开发难度大不同厂商终端无法互通开发周期长4.2 关键突破方向异构计算架构嵌入式芯片集成 CPUNPUDSP 异构架构针对性优化通信 / 计算任务通信协议轻量化基于 MQTT-SN/CoAPs 设计超轻量通信协议适配低带宽 / 弱网场景模型极致压缩采用量化INT4/INT8、剪枝、知识蒸馏等技术将 AI 模型压缩至 KB 级端边云协同设计 终端采集 - 边缘计算 - 云端决策 分层架构降低传输与计算成本低功耗通信调度基于业务场景动态调整通信频率与发射功率实现功耗自适应。五、国际交流与合作机会作为国际学术会议将吸引全球范围内的专家学者参与。无论是发表研究成果、聆听特邀报告还是在圆桌论坛中与行业大咖交流都能拓宽国际视野甚至找到潜在的合作伙伴。对于高校师生来说这也是展示研究、积累学术人脉的好机会。