本文探讨了移动机器人设计中的集成挑战与策略，强调任务驱动的硬件与软件选择，以平衡安全性、效率和资源使用。研究提出了占用查询概念，结合整数线性规划方法，展示了有效的传感器和算法选择，为移动机器人的协同设计奠定基础，并通过案例研究揭示资源优先级对传感器选择的影响。

本文提出了多种优化深度神经网络的方法，包括基于门控机制的结构、动态推理框架、资源效率技术和动态传感器选择。这些方法在处理传感器噪声、降低计算资源消耗和提高预测精度方面表现出色，适用于嵌入式设备和无线传感器网络，推动智能设备的实时数据处理应用。

本文提出了一种基于MLP网络的嵌入式特征选择方法，可用于组特征或传感器选择问题。该方法可控制冗余级别，并通过组套索惩罚推广为特征选择机制。实验结果表明，该方法在特征选择和组特征选择方面具有良好性能。