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深度学习模型优化，用于边缘本地应用的部署和改进技术
在日常环境中使用物联网（IoT）传感器和设备的压倒性用途（房屋，医院，酒店，制造地板，仓库，零售店，机场，智能城市等。），如今，实时感知和驱动的长期目标是看到一个宏伟的现实。环境和自适应通信技术可以实现特定特定和不可知论的物联网产品，解决方案和服务的快速增长领域。可以建立并交付给相关人员和系统的跨业务垂直行业的各种情境知识服务和应用程序。多方面的物联网传感器嵌入到各种物理系统中，例如机器人，无人机，飞行引擎，防御设备，医疗器械，电器，厨房用具，消费电子，消费电子，货车，制造机械等。进行此填充是为了不断地监视和测量物理系统的各种参数（日志，结构，操作，健康状况，绩效，安全性等）。IoT设备和传感器部署在工作，散步，购物，社交和放松的地方是连接和数字化的实体。目标是使这些设备和传感器能够在其操作，输出和产品方面具有智能。这些要素在我们的个人，社会和专业环境中大量部署在他们的决策，交易和行为中必须具有认知和认知。数字化的实体有权收集在其环境中生成的多结构数据，清洁和关键，以实时发射可行的见解。普通的工件和文章与技术驱动的实时数据捕获，存储，处理和发音的力量进行了数字化，连接和智能。数字化和数字化技术和工具在将原始数据转换为信息和知识方面派上用场。人工智能（AI）是最有效，最深刻和相关的技术范式，可以简化，简化和加快将批处理和流数据分流为有用知识的过程。边缘AI的开创性概念（替代边缘智能，设备数据处理等）是两种强大技术的融合：边缘计算和人工智能。
将 UPF 功能移至私有 5G 网络边缘...
在边缘直接处理高带宽业务，节省骨干网的带宽消耗。时延敏感型业务需要部署在网络边缘，靠近用户。部分行业应用数据保密性较高，需要限制在特定的边缘区域。需要降低网络数据泄露风险，保护用户数据安全和隐私。
康普顿边缘表征的微分方法......
众所周知，有机闪烁探测器的响应函数不会出现光峰。相反，它们的主要特征是连续体，通常称为康普顿边缘，它天生就暴露了检测系统的分辨率特性。虽然准确表征康普顿边缘对于校准目的至关重要，但它也负责阐述探测器的能量分辨率。本文介绍了一种准确表征有机闪烁探测器康普顿边缘的简单方法。该方法基于这样一个事实：微分响应函数可以准确估计构成函数。除了康普顿边缘的位置之外，微分方法还可以深入了解折叠高斯函数的参数，从而可以描述能量分辨率。此外，据观察，响应函数测量中的不相关噪声不会对评估造成重大不确定性，因此即使在低质量测量中也可以保留其功能。通过模拟束缚电子并考虑多普勒效应，我们能够首次展示有机塑料闪烁体固有多普勒分辨率的估计。尽管如此，这种可能性是受益于所提出的康普顿连续体分析方法的直接结果。
原子能洞察纳米片分裂水的竞争边缘
工业生物技术和代谢工程对工业生物技术的影响，微生物发酵用于生产用于农业，家庭护理产品，化妆品以及食品和制药企业的多种化学物质。传统产品包括有机酸（乳酸，柠檬酸盐），抗生素，用作饲料添加剂的氨基酸，用于人类和牲畜的维生素，用于洗涤剂和多种工业过程的酶以及用作生物燃料的乙醇。近年来，还开发了微生物发酵过程来生产用于生产材料的商品化学物质（参见词汇表），以及生产用作食品和化妆品中成分的精细化学物质（Box 1）。这一开发的关键驱动因素是我们能够设计微生物细胞具有量身定制的代谢网络的能力，该网络非常适合生产一种特定产品，通常称为代谢工程[1，2]。在过去的20年中，代谢工程领域取得了巨大的进步[3]，文献报告了数百种有关可能在市场上潜在使用的不同化学物质的学术研究。但是，对于这些学术项目，重要的是要扩展流程并确保该过程能够满足某些技术经济目标。在这里，出售商品的成本（COGS）是评估新过程的关键参数，因为如果产品可以在市场上竞争，则可以确定。后者可以大大不同，具体取决于产品。当提出了已经具有已建立市场的化学物质以及制造必须将其定位在市场中的新化学物质时，这将达到这一点。齿轮基本上取决于以下成本因素：（i）原材料成本，（ii）运营成本，（iii）生产设施的贬值，以及（iv）贬值研究和开发成本。例如，由于昂贵的临床试验和注册费，新颖的小麦克糖的开发成本通常高于商品化学品的发展成本。正如我们最近讨论的[4]，工程的研发成本在过去的10年中有明显减少，因此，今天它们仅占开发新流程的成本的一小部分。此外，即使扩展新过程可能会昂贵，但这通常会导致生产一些可以出售或用于开发市场的产品，并且在整体
对多核边缘神经形态系统的映射算法和路由硬件的共选
Last but not least, the project will bridge the gap between hardware and software models by investigating mapping strategies targeting the following design constraints: (a) co-design and co-optimization with the underlying routing mechanism, so that smart mappings can allow more lightweight multicast hardware, (b) co-optimizing the SNN partitioning step with the placement one for efficient mapping of large scale SNNs to highly-parallel神经形态硬件。
与计算机视觉传感的语义通信用于边缘视频传输
摘要 - 尽管在边缘应用中广泛采用了视力传感器，例如监视，视频数据的传输会消耗大量频谱资源。Semantic Communication（SC）通过在语义层面提取和压缩信息，提供传输数据的准确性和相关性，同时大大减少传输信息的量，从而提供了解决方案。但是，由于缺乏感应能力，传统的SC方法由于在边缘视频中反复传输静态帧而面临效率低下，这会导致频谱效率低下。为了应对这一挑战，我们建议使用计算机视觉传感（SCCV）框架进行EDGE视频传输的SC。框架首先引入了压缩比（CR）自适应SC（CRSC）模型，能够根据帧是静态还是动态的，能够调整CR，并有效地保存光谱资源。此外，我们实施了一个对象检测和语义分割模型启用的传感（OSMS）方案，该方案可以智能地感知场景中的变化并通过封闭式分析评估每个帧的重要性。因此，OSMS方案根据实时感应结果为CRSC模型提供CR提示。此外，CRSC和OSM都设计为轻量级型号，可确保与实用边缘应用中常用的资源受限传感器的兼容性。实验模拟验证了所提出的SCCVS框架的有效性，证明了其提高传输效率的能力而无需牺牲关键的语义信息。
边缘视觉变压器：对模型压缩和加速策略的全面调查
近年来，视觉变形金刚（VIT）已成为计算机视觉任务（例如图像分类，对象检测和分割）的强大而有前途的技术。与依赖层次特征提取的卷积神经网络（CNN）不同，VIT将图像视为斑块和杠杆自我发项机制的序列。但是，它们的高计算复杂性和内存要求对资源受限的边缘设备部署构成重大挑战。为了解决这些局限性，广泛的研究集中在模型压缩技术和硬件感知加速策略上。尽管如此，一项全面的审查系统地将这些技术及其在精确，效率和硬件适应性方面进行了对边缘部署的适应性的权衡。这项调查通过提供模型压缩技术的结构化分析，用于推理边缘的软件工具以及VIT的硬件加速策略来弥合此差距。我们讨论了它们对准确性，效率和硬件适应性的影响，突出了关键的挑战和新兴的研究方案，以推动Edge平台上的VIT部署，包括图形处理单元（GPU），张量处理单元（TPU）（TPU）和现场编程的门阵列（FPGAS）。目标是通过当代指南，以优化VIT，以在边缘设备上进行有效部署，以激发进一步的研究。
边缘视觉变压器：对模型压缩和加速策略的全面调查
近年来，视觉变形金刚（VIT）已成为计算机视觉任务（例如图像分类，对象检测和分割）的强大而有前途的技术。与依赖层次特征提取的卷积神经网络（CNN）不同，VIT将图像视为斑块和杠杆自我发项机制的序列。但是，它们的高计算复杂性和内存要求对资源受限的边缘设备部署构成重大挑战。为了解决这些局限性，广泛的研究集中在模型压缩技术和硬件感知加速策略上。尽管如此，一项全面的审查系统地将这些技术及其在精确，效率和硬件适应性方面进行了对边缘部署的适应性的权衡。这项调查通过提供模型压缩技术的结构化分析，用于推理边缘的软件工具以及VIT的硬件加速策略来弥合此差距。我们讨论了它们对准确性，效率和硬件适应性的影响，突出了关键的挑战和新兴的研究方案，以推动Edge平台上的VIT部署，包括图形处理单元（GPU），张量处理单元（TPU）（TPU）和现场编程的门阵列（FPGAS）。目标是通过当代指南，以优化VIT，以在边缘设备上进行有效部署，以激发进一步的研究。
在南大西洋的涡流边缘的某些海洋积雪类型的强烈和局部出口
摘要。生物碳泵（BCP）包括将有机碳从表面转移到深海的各种过程。这导致了长期的碳固执。没有BCP，AT-MospherCO 2浓度将高约200 ppm。 这项研究表明，中尺度和子尺度的海洋动力学可能会对颗粒有机物（POM）垂直分布产生重大影响。 我们的结果表明，诸如中尺度涡流之间的强烈尺度额叶区域可能导致从混合层深度（MLD）（MLD）向中质区域的重要积累和POM转运。 要得出这些结论，采用了多方面的方法。 它进行了原位测量和来自配备有水下视觉效果器（UVP6），卫星高度学数据和Lagrangian diag-Nostics的BGC-Argo河口的海洋积雪图像。 我们将研究重点放在非洲西南开普盆地17个月长的射流任务中观察到的三个强烈的雪分布特征。 这些特征位于中尺度涡流之间的额叶区域。 我们的研究表明，由额叶生成驱动的机制诱导的颗粒损伤泵具有通过增加将碳注入到水柱中的深度来增强生物泵的有效性。 这项工作还强调了建立针对涡流之间接口区域的重复采样活动的重要性。 这可以改善我们的没有BCP，AT-MospherCO 2浓度将高约200 ppm。这项研究表明，中尺度和子尺度的海洋动力学可能会对颗粒有机物（POM）垂直分布产生重大影响。我们的结果表明，诸如中尺度涡流之间的强烈尺度额叶区域可能导致从混合层深度（MLD）（MLD）向中质区域的重要积累和POM转运。要得出这些结论，采用了多方面的方法。它进行了原位测量和来自配备有水下视觉效果器（UVP6），卫星高度学数据和Lagrangian diag-Nostics的BGC-Argo河口的海洋积雪图像。我们将研究重点放在非洲西南开普盆地17个月长的射流任务中观察到的三个强烈的雪分布特征。这些特征位于中尺度涡流之间的额叶区域。我们的研究表明，由额叶生成驱动的机制诱导的颗粒损伤泵具有通过增加将碳注入到水柱中的深度来增强生物泵的有效性。这项工作还强调了建立针对涡流之间接口区域的重复采样活动的重要性。这可以改善我们的
边缘计算有效的机器学习
机器学习在解决各个领域的综合任务方面表现出了非凡的能力。硬件加速器的进步已使机器学习模型在边缘设备上的部署，从而促进了资源约束系统中的实时AI应用程序。最近的加速器越来越多地采用了芯片上的网络（NOC）体系结构，以支持大规模处理元件阵列中的大规模数据通信。但是，随着这些加速器的复杂性继续增长，硬件原型制作变得有效的设计空间探索变得有效。此外，在各种机器学习工作负载之间实现高灵活性和效率仍然是一个重大挑战，尤其是对于边缘计算而言。为了解决这些问题，我们从架构侧和应用程序侧探索。首先，我们为基于NOC的深神经网络（DNN）加速器引入了一个周期精确的仿真工具。此模拟器通过探索设计参数来快速而精确地评估推理效率。通过将详细的性能跟踪到系统行为中，模拟器促进了DNN推理效率的优化，这可以减少与硬件原型制作相关的时间和成本。然后，我们专注于基于NOC的DNN加速器的新型体系结构设计，杠杆内网络处理技术，以改善端到端延迟和资源利用率。第三部分探讨了机器学习在嵌入式传感器系统中的应用，重点是下limb假体。提出了两种关键方法：在网络设计中的激活设计，可将非线性操作卸载到NOC，并进行汇总的随身携带设计，以最大程度地减少汇总层的通信开销。这些设计证明了现有基于NOC的加速器体系结构的处理效率的实质性提高，同时保持了对各种DNN工作负载的范围和适应性。开发了可穿戴压力测量系统，以收集和分析货物内压力数据。提出了两个机器学习应用程序，用于在舒适的假肢设计领域求解子任务。开发了一种基于聚类的方法，用于通过减少重新播放的同时维护数据完整性来优化传感器部署。采用了使用多个隐藏马尔可夫模型和高斯混合模型的步态相识别方法。所提出的步态识别方法实现了高精度和计算效率，这表现优于常规技术。通过应对基于NOC的加速器设计和机器学习应用程序的挑战，我们弥合了硬件优化和实际部署之间的差距。这些技术将为嵌入式智能的未来进步铺平道路。