doc: add document for Synopsys proposition

Signed-off-by: Jingru Wang <[email protected]>

Author: wangnuannuan

arc_design_contest/2021/~$C_contest_project_github_submission.docx

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 ### 赛题
 
-- [基于ARC EM9D处理器的AIoT电子系统设计](https://github.com/foss-for-synopsys-dwc-arc-processors/embarc_applications/tree/master/arc_design_contest/2022/snps/README.md).
-- [基于毫米波雷达的车内乘员检测系统设计](https://github.com/foss-for-synopsys-dwc-arc-processors/embarc_applications/tree/master/arc_design_contest/2022/caterah/README.md).
-- [基于ARC HS车规处理器的RTOS移植](https://github.com/foss-for-synopsys-dwc-arc-processors/embarc_applications/tree/master/arc_design_contest/2022/tongxin/README.md).
+- [基于ARC EM9D处理器的AIoT电子系统设计](https://github.com/foss-for-synopsys-dwc-arc-processors/embarc_applications/tree/master/arc_design_contest/2022/Synopsys/README.md).
+- [基于毫米波雷达的车内乘员检测系统设计](https://github.com/foss-for-synopsys-dwc-arc-processors/embarc_applications/tree/master/arc_design_contest/2022/Caterah/README.md).
+- [基于ARC HS车规处理器的RTOS移植](https://github.com/foss-for-synopsys-dwc-arc-processors/embarc_applications/tree/master/arc_design_contest/2022/Tongxin/README.md).

arc_design_contest/2021/~$C_contest_project_proposal_template.doc

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+## 基于ARC EM9D处理器的AIoT电子系统设计
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+### 基于ARC IoT DK平台开发指南
+
+#### ARC IoT DK简介
+![ARC IoT Development Kit](https://github.com/foss-for-synopsys-dwc-arc-processors/foss-for-synopsys-dwc-arc-processors.github.io/raw/master/images/arc_iot_dev_kit2.png)
+ARC IoT Development Kit（IoTDK）开发板是基于ARC EM9D处理器的低功耗高性能MCU, 内部振荡器频率高达144MHz. 同时采用超低功耗工艺，以满足物联网应用所需的严苛的功耗与性能要求。IoTDK集成了多个通用外设几口、车载低功耗蓝牙模块、9轴传感器，可应用于可穿戴设备、家庭自动化等智能物联网场景。
+
+IoTDK可通过可用的Arduino、mikroBus和Pmod连接器进一步扩展。
+
+IoTDK的介绍和主要特性，请参考[这里](https://github.com/foss-for-synopsys-dwc-arc-processors/ARC-Development-Systems-Forum/wiki/ARC-Development-Systems-Forum-Wiki-Home#arc-iot-development-kit-1).
+
+#### 赛前准备
+选择IoTDK开发平台的同学，请事先务必：
+1. 选择软件开发平台，IoTDK已广泛支持于各物联网操作系统软件开发平台，如embARC OSP、 Zephyr、RT-Thread、FreeRTOS、uCOS、TencentOS Tiny、Alios things等，比赛中均可以使用和参考[这些平台](https://embarc.org/projects/iot-projects/ )。推荐从以下平台中选择
+    - [embARC Open Software Platform (OSP)](https://embarc.org/project/embarc-open-software-platform-osp/)
+        - OSP的releases版本请从[这里](https://github.com/foss-for-synopsys-dwc-arc-processors/embarc_osp/releases)下载
+        - OSP的文档，请参考[这里](https://foss-for-synopsys-dwc-arc-processors.github.io/embarc_osp/doc/build/html/index.html)
+    - [Zephyr](https://github.com/zephyrproject-rtos/zephyr)
+        - Zephyr的releases版本请从[这里](https://github.com/zephyrproject-rtos/zephyr/releases)下载
+        - Zephyr的文档，请参考[这里](https://docs.zephyrproject.org/latest/index.html)
+2. 下载[embARC机器学习库](https://github.com/foss-for-synopsys-dwc-arc-processors/tensorflow/tree/arc_iotdk/tensorflow/lite/micro/kernels/arc_mli)
+    - 机器学习模型部署说明，请参考[这里](https://github.com/foss-for-synopsys-dwc-arc-processors/tensorflow/tree/arc_iotdk/tensorflow/lite/micro/tools/make/targets/arc#arc-iot-development-kit-arc-iot-dk)
+    - IoTDK机器学习模型部署实例，请参考[这里](https://github.com/foss-for-synopsys-dwc-arc-processors/tensorflow/tree/arc_iotdk/tensorflow/lite/micro/examples )
+3. 下载工具链
+    - GUN工具链， [下载链接](https://github.com/foss-for-synopsys-dwc-arc-processors/toolchain/releases )
+    - MetaWare工具链， [下载链接](https://eval.synopsys.com/Home/MetaWareLite )
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+#### 参考资料
+- ARC处理器内核硬件特性详细说明，可参考MetaWare软件安装目录下相关文档,`MetaWare/arc/docs/pdf/hardware/arc_em`,`MetaWare/arc/docs/pdf/dsp`。
+- ARC Machine Learning Inference（MLI1.1）软件库。机器学习模型可以使用TFLM（已内嵌MLI，不需要单独下载和使用MLI源码）部署，也可以直接调用MLI1.1 API实现
+    - 软件库，[下载链接](https://github.com/foss-for-synopsys-dwc-arc-processors/embarc_mli/releases)
+    - 应用实例，请参考[这里](https://github.com/foss-for-synopsys-dwc-arc-processors/embarc_mli/tree/mli_dev/examples/tutorial_emnist_tensorflow)
+    - 说明文档，请参考[这里](https://foss-for-synopsys-dwc-arc-processors.github.io/embarc_mli/doc/build/html/index.html )
+- [集成MLI链接库的embARC OSP软件平台](https://github.com/foss-for-synopsys-dwc-arc-processors/embarc_osp/tree/embarc_mli )，支持GUN工具链。
+### ARC AIoT DK开发指南
+![ARC AIoT Development Kit](https://github.com/foss-for-synopsys-dwc-arc-processors/embarc_applications/tree/master/arc_design_contest/2022/Synopsys/img/AIoT.PNG)