随着智能科技的飞速发展，可穿戴设备市场迅速扩张，应用场景日益广泛，其性能优化成为研究热点。超低功耗芯片作为可穿戴设备续航能力的关键，对提升设备整体性能至关重要。本研究聚焦于可穿戴设备超低功耗芯片的动态时钟门控与传感器融合算法优化，通过精细化时钟控制策略、电路设计改进、数据权重分配优化及融合时机优化等方法，对现有技术与算法进行改进。实验结果表明，优化后的动态时钟门控技术与传感器融合算法在降低功耗、提升性能方面成效显著，有效推动了可穿戴设备性能的提升，为行业发展提供了有力支持。

随着现代通信和电子技术的飞速发展，射频器件作为关键组件，其性能对系统整体性能起着决定性作用。传统射频器件建模与仿真方法在效率和精度上存在局限，难以满足日益增长的需求。本研究提出深度学习驱动的射频器件参数化建模与仿真加速方法，通过选用合适的深度学习模型，如卷积神经网络和循环神经网络，构建模型结构以提取射频器件特征并实现参数化表示，同时优化仿真流程，减少不必要计算环节。实验结果表明，该方法显著节省了计算资源与时间，有效提升了仿真效率。研究成果为射频领域提供了新的技术思路，有望推动射频器件设计与应用的进一步发展。