智能应用在嵌入式装备系统中的不断普及与发展，对大数据的有效利用和深度融合提出了更高的要求。

然而，嵌入式装备类型多样、大数据多源异构，由于缺乏统一的组织管理，业务应用间存在数据壁垒，并出现了数据孤岛现象，导致大数据利用与开发困难。

因此，在嵌入式装备系统中，如何有效组织管理数据是亟待解决的难点。

同时，通过管与用的紧密结合，推动嵌入式装备系统中数据应用的开发。

为了在设计初期充分评估该微系统的潜在可靠性风险，根据工艺特征以及产品在多物理场中的耦合现象，建立一种面向硅基三维异构集成工艺射频微系统的多物理场一体化仿真流程，逐一分析所涉及的电-热耦合和热-力耦合过程，预判产品在工作条件下的热学和力学特性，为设计环节提供针对性的指导，预先规避可靠性风险，从而有效提高一次性设计成功率。

在多任务级联卷积神经网络（MTCNN）主干网络上，将占用计算资源的普通卷积进行舍弃，利用GhostNet网络中计算量更低的Ghost bottleneck模组替代卷积的作用，重新构建网络特征提取功能，从而搭建一个新的模型。

利用硅基三维异构集成工艺设计一款射频微系统，以满足设备对射频模组高性能、小型化的需求。

为此，以嵌入式装备系统的数据统一管理和共享利用为导向，基于边侧与端侧协作技术，从数据管理架构、数据分级协同管理方案、数据请求调度策略三个方面，探讨了嵌入式装备系统中分布式数据协作管理技术的可行性，以促进数据到信息、信息到知识、知识到决策的快速转化.

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