系統架構與邊緣運算效能優化
根據 arXiv:2508.07731v1 新研究指出，CognitiveArm 採用 BrainFlow 開源框架串接 OpenBCI UltraCortex Mark IV EEG 頭戴式裝置，並將預過濾、特徵擷取與動作預測整合至嵌入式 AI 硬體。透過合理分配 CPU、GPU 及 NPU 運算資源，並使用多執行緒及記憶體池技術，實現低於100毫秒的端對端延遲，兼顧模型準確率與即時性。
深度學習模型選擇與演化搜尋調優
為平衡模型複雜度與運算效能，研究團隊採用演化搜尋（Evolutionary Search）找出 Pareto 最佳配置，涵蓋超參數調整、優化器比較與時間窗長度選擇。實驗結果顯示，採用 1D-CNN 與 LSTM 混合架構，在最佳參數組合下可達到三動作分類 90％以上準確率，而模型規模維持在 200KB 左右。
模型壓縮與量化實作技巧
為符合嵌入式部署需求，CognitiveArm 結合稀疏化剪枝（Pruning）與整數量化（Quantization）技術，將浮點參數轉換為 INT8，並移除低貢獻權重。依據 IEEE 2022 年報告，這類壓縮手法最高能在推論速度上提升 3~5 倍，同時僅減少 1~2％ 的分類效能，確保實時運算與電源效率。
低延遲響應與前端體驗結合
為提升使用者體驗，CognitiveArm 支援語音命令切換模式，透過輕量級聲學模型及 VAD（Voice Activity Detection）實現多工辨識。在握手、杯子拿取等日常動作的動態控制中，整體系統可在 120ms 內完成 EEG 解碼、指令發送與伺服器回饋，可用於實時人機互動場景。
流水線自動化與開發流程整合
開發團隊依照 MLOps 原則，將資料擷取、標註與模型訓練整合至 CI/CD 流程。註解管線使用自動化腳本，確保即時標記腦波對應動作意圖；模型驗證則透過基準測試套件（Benchmark）每次推送自動執行，達到快速迭代與版本回滾的能力。
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