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Tiene grandes ventajas en el procesamiento de datos. Los microsistemas integrados son ampliamente utilizados en dispositivos de IoT debido a sus funciones específicas y tecnología de decodificación dura. Este artículo añade un modelo de análisis semántico de vocabulario literario al microsistema integrado para reducir el consumo de energía y mejorar la precisión y velocidad del sistema. El propósito principal de este documento es mejorar la precisión y velocidad del análisis semántico de vocabulario literario basado en el microsistema integrado, combinado con la idea de diseño de Automatización de Procesos Robóticos (RPA) y agregando el algoritmo lógico de CNN. En este documento, se propone el modelo RPA Adam. El modelo RPA Adam indica que el vector en el vector contiene no solo las características de su propio nodo sino también las características de los nodos vecinos. Se aplica a la red de convolución gráfica del análisis de red isomórfica y analiza los tipos de dispositivos que pueden ser llevados por chips integrados, y los muestra con gráficos. A través de los resultados, encontramos que la tasa de error del modelo RPA Adam es la misma en diferentes tasas de compresión. Debido a las diferentes correlaciones entre entidades de conocimiento en diferentes conjuntos de datos, específicamente, la alta frecuencia puede mantener una baja tasa de error de bits del 10,79% cuando la tasa de compresión es del 4,85%, pero cuando la tasa de compresión de alta frecuencia es solo del 60,32%, la tasa de error es tan alta como el 11,26%, mientras que la tasa de compresión de baja frecuencia es del 23,51% cuando la tasa de error es del 9,65%.
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