panomera®具有SRS边缘的Mountera®框是专门为分散的和带宽避免使用的SRS Edge盒,该框与Panomera®多焦点传感器系统的近距离使用。所有Panomera®视频流都在本地和直接存储。录制Panomera®系统的许可已包含在交付范围中。通过Smavia录制服务器确定了通过网络实时查看和播放的访问。
摘要 - 视觉变压器(VIT)在各种计算机视觉任务中都表现出最先进的性能,但是其高计算需求使其对于资源有限的边缘设备不切实际。本文介绍了Microvit,这是一种轻巧的视觉变压器体系结构,通过显着降低计算复杂性,同时保持高精度,从而优化了边缘设备。Microvit的核心是有效的单头注意(ESHA)机制,该机制利用组卷积减少特征冗余,并且仅处理一小部分通道,从而降低了自我注意力的负担。Microvit是使用多阶段元式构建结构设计的,堆叠了多个微型编码器以提高效率和性能。Imagenet-1k和可可数据集上的全面实验表明,微型电视可以达到竞争精度,同时显着改善了3。6×更快的推理速度和降低效率高40%的效率的速度比移动设备系列高40%,这使其适合在资源受限环境(例如移动设备和边缘设备)中部署。索引术语 - 分类,自我注意力,视觉跨前,边缘设备。
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摘要 - 行驶边缘计算(VEC)由于其为计算密集型任务提供足够的组合资源的能力而引起了近视关注。但是,如何在车辆内分配计算任务并有效地管理任务消耗的资源已成为一种挑战。为了解决这个问题,这项研究推进了使用辅助车辆(AV)进行载体任务的主张,并引入了一种新颖的辅助车辆算法(AVA)。ava既可以在车辆环境中充分利用计算资源,并同时实现任务延迟减少,能源消耗最小化以及任务完成率的增强率。此外,我们建立了一个联合学习框架,以明智地确定通过实施创造性机制的AV分配的比例。实验结果验证了我们的方法不仅可以改善关键系统性能指标,还可以确保对移动车辆的计算资源进行全面利用。
摘要 - 在这项工作中,我们研究了通过边缘计算启用的流量计算的能量计算的问题。在考虑的情况下,多个用户同时竞争有限的无线电和边缘计算资源,以在延迟约束下处理经过处理的流量任务,并有可能利用所有网络节点的低功率睡眠模式。无线电资源分配考虑了细胞间和细胞内干扰,并且必须共同优化无线电和计算设备的职责周期,以最大程度地减少整体能源消耗。为了解决这个问题,我们将基本问题提出为动态的长期优化。然后,基于Lyapunov随机优化工具,我们将该法式问题与CPU调度问题和无线电资源分配问题分配为每插槽。虽然第一个可以使用快速迭代算法来最佳且有效地解决,但第二个可以使用分布式的多代理增强式学习来解决第二个算法,因为其非凸性和NP固定度。所得框架最多可实现96。基于详尽搜索的最佳策略的5%性能,同时大大降低了复杂性。与基准启发式方法相比,提出的解决方案还允许提高网络的能量效率。
奖状 Wong JK、Mayberg HS、Wang DD、Richardson RM、Halpern CH、Krinke L、Arlotti M、Rossi L、Priori A、Marceglia S、Gilron R、Cavanagh JF、Judy JW、Miocinovic S、Devergnas AD、Sillitoe RV、Cernera S、Oehrn CR、Gunduz A、Goodman WK、Petersen EA、Bronte-Stewart H、 Raike RS、Malekmohammadi M、Greene D、Heiden P、Tan H、Volkmann J、Voon V、Li L、Sah P、Coyne T、Silburn PA、Kubu CS、Wexler A、Chandler J、Provenza NR、Heilbronner SR、Luciano MS、Rozell CJ、Fox MD、de Hemptinne C、Henderson JM、Sheth SA 和 Okun MS (2023)诉讼程序第 10 届年度深部脑刺激智库:尖端技术、人工智能、神经调节、神经伦理学、介入精神病学和神经调节领域的女性的进展。Front. Hum. Neurosci. 16:1084782。doi:10.3389/fnhum.2022.1084782
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