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World File Search System边缘型
自然界的边缘计算
像肌肉纺锤体的多个本体感受信号一样，被认为可以对身体构型进行强大的估计。然而，尚不清楚主轴信号是否足以区分肢体运动。在这里，一个模拟的4- musculotendon，2关节平面肢体模型在向前和反向方向上产生了五个终点轨迹的重复循环，从每个musculotendon产生了速度和II传入信号（分别为速度和长度）产生纺锤体和II传入信号。我们发现，原始射击率的8D时间序列的互相关（四个IA，四个II）无法区分大多数运动对（〜29％精度）。但是，将这些信号投射到其1 st和2 nd主组件上大大提高了运动对的可区分性（精度为82％）。我们得出的结论是，肌肉本体受体的高维团可以区分肢体运动，但仅在降低维度后。这可以解释到达体感皮质之前的某些传入信号的预处理，例如在猫的cuneate核上处理皮肤信号。
边缘人工智能——路线图
随着人工智能 (AI) 的应用呈爆炸式增长，用于解决大量被认为非常困难的问题，信息技术和半导体社区纷纷开发能够以可接受的能源成本提供所需性能的计算平台。到目前为止，大部分注意力和投资都集中在“云 AI”上，而“数据”是为行业、政府和个人生活创造价值的最大共同点。然而，对智能的追求也正迅速成为“边缘”的一个突出和必不可少的特征，数以万亿的“事物”将结合在一起产生更多的数据。鉴于边缘设备在效率、占用空间、稳健性和成本方面的严格限制，不言而喻的是，将真正的智能带到边缘将需要在从计算概念到实现技术的各个层面进行深刻的创新。这一观察涵盖了从汽车、移动、工业、沉浸式、物联网到可穿戴和可植入等各种应用。在本白皮书中，我们评估了许多可行的选择，探索了可能的未来发展道路，并提出了一系列如何实现的建议。
边缘上的软体动物2024
11月25日星期一和11月26日星期二加入我们，参加Boola Bardip博物馆的巡回演出！在Boola Bardip主入口外面见面（从我们的SLWA会议场所步行短短1分钟，请参见下面的蓝色球），午餐后和下午会议开始之前。巡回演出将从13:15到第一天的14:00之前的40分钟不超过40分钟，然后在第二天的13：15-14：15稍长一点 - 整整60分钟的史莱姆！在第一天由丽莎·柯肯代尔（Lisa Kirkendale）和第二天的科里·惠森（Corey Whisson）领导，史莱姆步道（Slime Trail）承诺让您惊讶于您在西澳大利亚州出现的软体动物 - 带您敏锐的眼睛！！！！
