XiaoMi-AI文件搜索系统
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ESAI：通过早期退出实现高效分裂人工智能......
摘要 — 最近，深度神经网络在许多与计算机视觉相关的任务中的表现都优于传统的机器学习算法。然而，在移动和物联网设备上实现这些模型在计算上是不可接受的，大多数设备都在利用云计算方法，其中优秀的深度学习模型负责分析服务器上的数据。这会给设备带来通信成本，并在通信不可用时使整个系统变得毫无用处。本文提出了一种在物联网设备上部署的新框架，该框架可以同时利用云和设备上的模型，方法是从每个样本的分类结果中提取元信息并评估分类的性能以确定是否需要将样本发送到服务器。实验结果表明，使用该技术只需将 40% 的测试数据发送到服务器，框架的整体准确率为 92%，这提高了客户端和服务器模型的准确性。影响声明 — 本文提出了一种在本地移动设备上实施可操作智能的新方法。所提出的框架使用元信息智能地决定和控制样本是否应在本地或服务器模型上运行。通过提出一种利用知识蒸馏思想的神经架构搜索技术的新方法，提高了嵌入式人工智能单元的性能。此外，通过在客户端模型上引入早期退出，嵌入式人工智能单元的效率和灵活性得到了提高。实验结果证明了所提框架的效率和有效性。该框架也在真实设备上实现。索引词——物联网；嵌入式深度学习；分割人工智能；NAS；皮肤
Tata Power-DDL 推出实时点对点 (P2P) 太阳能交易，
随着印度在德里推出首个实时太阳能交易项目，印度对可再生能源的快速采用得到了推动，该项目由服务于北德里 700 万人口的领先配电公用事业公司 Tata Power-DDL 牵头，以及澳大利亚科技公司 Power Ledger 与印度智能电网论坛 (ISGF) 合作。这个具有里程碑意义的项目涉及 Tata Power-DDL，Tata Power-DDL 是印度最大的综合电力公司 Tata Power 与德里国家首都辖区的政府的合资企业，它使用 Power Ledger 的区块链技术，在其许可的北德里区域（属于首都的一部分）的多个消费者之间进行来自 2 兆瓦以上太阳能光伏系统的电力点对点 (P2P) 交易。根据该项目，最终共有约 150 个站点，包括 Tata Power-DDL 的站点以及拥有太阳能发电的实际消费者（产消者），将使用该平台在动态定价环境中向其他住宅和商业站点出售其多余的能源，并从 P2P 能源交易中受益。消费者可以选择从哪个卖家（产消者）购买电力，Power Ledger 的能源交易区块链审计跟踪可提供准时结算，并在整个过程中实现完全透明。