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OCAP：个性化边缘DNN模型的设备上的班级感知修剪
在本文中，我们提出了一种用于边缘系统的新设备类感知的修剪方法，即OCAP。背后的动机是，深度神经网络（DNN）模型通常经过大型数据集训练，以便他们可以学习更多的多样性功能并被概括以准确预测众多类别。一些作品表明某些功能（频道）仅与某些类有关。和边缘系统通常在系统检测到的特定环境中实现。结果，为特定边缘环境实施一般培训模型会导致不必要的冗余。同时，将一些数据和模型转移到云中以进行个性化会导致隐私问题。因此，我们可能有一种在设备上意识到的修剪方法来删除与类无关紧要的通道，而边缘系统主要观察到，从而减少了模型的浮点操作（拖放），记忆足迹，潜伏期，潜伏期，能源效率，提高能量效率，并提高了相对较高的类别的准确性，并在同时保护了SITUD DATA DAPAIN PLISTERS PLASSICS。OCAP提出了一种基于输入图像的中间激活的新型类感知的修剪方法，以识别类 - 近距离的通道。此外，我们提出了一种基于KL差异的方法，以选择有效调整修剪模型的多样性和代表性数据。实验结果显示了OCAP的有效性和效率。与最先进的类感知的修剪方法相比，OCAP具有更好的准确性和更高的压缩比。代码可在https：//github.com/mzd22222/ocap上获得。此外，我们在Nvidia Jetson Nano，Nvidia Jetson TX2和Nvidia Jetson Agx Xavier上评估了OCAP，在效率方面，实验结果证明了OCAP在边缘系统上的适用性。
使用基于 AI 的姿势识别支持的 MOCAP 系统辅助观察人体工程学评估方法
摘要。观察性人体工程学评估方法具有固有的主观性。即使使用相同的数据集，观察者的评估结果也可能不同。虽然运动捕捉 (MOCAP) 系统提高了运动数据收集的速度和准确性，但用于计算评估的算法似乎依赖于预定义的条件来执行它们。此外，这些条件的创作并不总是很清楚。利用人工智能 (AI) 和 MOCAP 系统，计算机化的人体工程学评估可以变得更像人类观察，并且随着时间的推移而改进，只要有适当的训练数据集。人工智能可以协助人体工程学专家进行姿势检测，这在使用需要姿势定义的方法（例如 Ovako 工作姿势评估系统 (OWAS)）时很有用。本研究旨在证明人工智能模型在进行人体工程学评估时的实用性，并证明拥有专门的数据库用于当前和未来的人工智能训练的好处。使用 Xsens MVN MOCAP 数据集训练了几种算法，并比较了它们在用例中的性能。人工智能算法可以提供准确的姿势预测。所开发的方法旨在提供基于对多名工人的观察来进行人工智能辅助人体工程学评估的指导方针。
BAROCAP® 数字气压计 PTB330
1) 定义为端点非线性、滞后或重复性误差的 ±2 标准偏差限值。2) 定义为工作标准不准确度的 ±2 标准偏差限值，包括可追溯到国际标准。3) 定义为室温下端点非线性、滞后误差、重复性误差和校准不确定度的平方和根 (RSS)。4) 定义为工作温度范围内温度依赖性的 ±2 标准偏差限值。
BAROCAP® 数字气压计 PTB330 - Eurelettronica ICAS
1) 定义为端点非线性、滞后或重复性误差的 ±2 标准偏差限值。2) 定义为工作标准不准确性的 ±2 标准偏差限值，包括 NIST 的可追溯性。3) 定义为室温下端点非线性、滞后误差、重复性误差和校准不确定度的平方和根 (RSS)。4) 定义为工作温度范围内温度依赖性的 ±2 标准偏差限值。