泛在嵌入式智能系統(tǒng)專(zhuān)題前言?

郭 兵 ,王 泉 ,鄧慶緒 ,陳銘松 ,張凱龍

1(四川大學(xué),四川 成都 610065)

2(西安電子科技大學(xué),陜西 西安 710071)

3(東北大學(xué),遼寧 沈陽(yáng) 100819)

4(華東師范大學(xué),上海 200062)

5(西北工業(yè)大學(xué),陜西 西安 710072)

目前,世界范圍的科技革命和產(chǎn)業(yè)變革正在孕育興起,一些重要科學(xué)問(wèn)題和關(guān)鍵核心技術(shù)正在呈現(xiàn)革命性的突破先兆.同時(shí),“萬(wàn)物智聯(lián)”時(shí)代正在加速到來(lái),IOT/CPS、AIOT 等蓬勃發(fā)展,以泛在感知、泛在互聯(lián)、泛在智能為特征的各類(lèi)智慧系統(tǒng),以嵌入式系統(tǒng)為基礎(chǔ),與大數(shù)據(jù)、區(qū)塊鏈、云計(jì)算呈現(xiàn)融合發(fā)展趨勢(shì).隨著人工智能技術(shù)和嵌入式AI 芯片技術(shù)的發(fā)展,人工智能已經(jīng)開(kāi)始逐步向嵌入式系統(tǒng)遷移,尤其是伴隨著機(jī)器人、無(wú)人機(jī)、無(wú)人車(chē)等智能設(shè)備的技術(shù)成熟,越來(lái)越多的應(yīng)用系統(tǒng)需要在以邊緣計(jì)算為主的嵌入式系統(tǒng)上實(shí)現(xiàn).目前,嵌入式系統(tǒng)應(yīng)用前景愈發(fā)廣闊,如5G 通信、智能制造、智能電網(wǎng)、智能交通、國(guó)防軍事、航空航天、智能網(wǎng)聯(lián)汽車(chē)、數(shù)字醫(yī)療設(shè)備、機(jī)器人、智慧家庭、智能建筑等產(chǎn)業(yè)的創(chuàng)新發(fā)展都與嵌入式系統(tǒng)的技術(shù)發(fā)展息息相關(guān).

本專(zhuān)題采取定向邀請(qǐng)和自由投稿相結(jié)合的方式,共收到9 篇投稿,其中8 篇通過(guò)了形式審查.特約編輯邀請(qǐng)了13 位領(lǐng)域?qū)＜覅⑴c審稿,每篇稿件至少邀請(qǐng)2 位專(zhuān)家進(jìn)行評(píng)審,每篇稿件都經(jīng)過(guò)2 輪審稿.共計(jì)6 篇稿件通過(guò)第1 輪評(píng)審,并在CCF 形式化方法專(zhuān)委會(huì)年度會(huì)議上進(jìn)行了報(bào)告.經(jīng)過(guò)第2 輪終審,最終有6 篇論文入選本專(zhuān)題.

論文“基于1D-CNN 聯(lián)合特征提取的軸承健康監(jiān)測(cè)與故障診斷”提出了一種基于1D-CNN 聯(lián)合特征提取的軸承健康監(jiān)測(cè)與故障診斷算法.該算法繼承了深層學(xué)習(xí)模型的準(zhǔn)確性和魯棒性,具有較高的故障診斷精度和較低的診斷時(shí)延.

論文“一種超低損失的深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)量化壓縮方法”提出了一種超低損失的DNN 量化方法μL2Q 和量化值擇優(yōu)分析方法,以降低目標(biāo)位寬下的量化損失.

論文“基于強(qiáng)化學(xué)習(xí)的溫度感知多核任務(wù)調(diào)度”提出了一種基于強(qiáng)化學(xué)習(xí)的多核溫度感知調(diào)度算法:ReLeTA.在該算法中提出了更為全面的狀態(tài)建模方式和更加有效的獎(jiǎng)勵(lì)函數(shù),從而幫助系統(tǒng)進(jìn)一步降低溫度.

論文“面向優(yōu)先車(chē)輛感知的交通燈優(yōu)化控制方法”提出了一種面向優(yōu)先車(chē)輛感知的交通燈優(yōu)化控制方法,通過(guò)與道路環(huán)境的不斷交互來(lái)學(xué)習(xí)交通燈控制策略,在設(shè)置狀態(tài)和獎(jiǎng)勵(lì)函數(shù)時(shí)增加特殊車(chē)輛的權(quán)重,并利用Double DQN 和Dueling DQN 來(lái)提升模型表現(xiàn),最終在城市交通模擬器SUMO 中進(jìn)行仿真實(shí)驗(yàn).

論文“一種基于功率調(diào)控的WiFi Direct 節(jié)能優(yōu)化機(jī)制”提出了一種基于功率調(diào)控的WFD 節(jié)能機(jī)制.該機(jī)制對(duì)WFD 默認(rèn)節(jié)能算法進(jìn)行了補(bǔ)充和優(yōu)化,能夠降低設(shè)備的傳輸能耗,并通過(guò)切換設(shè)備角色來(lái)平衡組主的能耗.

論文“基于木馬的方式增強(qiáng)RRAM 計(jì)算系統(tǒng)的安全性”提出的防御方法是基于良性木馬.也就是說(shuō),當(dāng)RRAM 計(jì)算系統(tǒng)未授權(quán)時(shí),系統(tǒng)中的木馬極容易被激活,進(jìn)而影響系統(tǒng)的輸出預(yù)測(cè)準(zhǔn)確性,從而保證系統(tǒng)不能正常運(yùn)行;當(dāng)RRAM 計(jì)算系統(tǒng)被授權(quán)時(shí),系統(tǒng)中的木馬極難被誤激活,從而系統(tǒng)能夠正常運(yùn)行.

本專(zhuān)題主要關(guān)注“泛在嵌入式智能系統(tǒng)”,擬聚焦新興領(lǐng)域和新興系統(tǒng)中智能嵌入式系統(tǒng)的基礎(chǔ)科學(xué)理論、關(guān)鍵技術(shù)方法與系統(tǒng)以及嵌入式系統(tǒng)在深度學(xué)習(xí)、人工智能等領(lǐng)域的擴(kuò)展和應(yīng)用,收錄國(guó)內(nèi)外在智能嵌入式系統(tǒng)設(shè)計(jì)、實(shí)現(xiàn)、理論、工具和應(yīng)用等方面的高水平研究成果.讀者群體包括嵌入式系統(tǒng)、人工智能、邊緣計(jì)算、物聯(lián)網(wǎng)、5G 通信、可信計(jì)算及其相關(guān)領(lǐng)域的研究人員和專(zhuān)業(yè)軟件工程師等.感謝《軟件學(xué)報(bào)》編委會(huì)、CCF嵌入式系統(tǒng)專(zhuān)委會(huì)對(duì)專(zhuān)題工作的指導(dǎo)和幫助,感謝專(zhuān)題全體評(píng)審專(zhuān)家及時(shí)、耐心、細(xì)致的評(píng)審工作,感謝踴躍投稿的所有作者.希望本專(zhuān)題能夠在嵌入式系統(tǒng)的創(chuàng)新融合研究與發(fā)展方面起到拋磚引玉的作用,促進(jìn)更多的科研人員參與到這方面的研究之中.