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EON-1：一种用于近传感器极端边缘在线特征提取的脑启发处理器
在边缘人工智能应用中，使用脉冲神经网络（SNNs）进行设备上的在线学习和自适应，以实现对不断变化的环境中产生的传感器数据的快速处理。我们提出了一种脉冲神经网络的脑启发式处理器 EON-1，用于在近传感器极端边缘在线特征提取，该处理器集成了快
PDF9 days ago
脉冲神经网络目标检测的低延迟
针对物体检测任务，通过改善 SNN 与 ANN 的一致性，提出了结构替换、ANN 激活量化和残差修复的方法，与之前的工作 Spiking-YOLO 相比，实验证明该方法具有更高的准确性和更低的延迟，并展示了 SNN 处理脉冲信号的优势。
PDF9 months ago
Morpher：一种用于图形计算加速的综合设计、编译和仿真框架
Coarse-Grained Reconfigurable Arrays (CGRAs) offer versatility beyond AI applications, and Morpher is an open-source fra
PDF10 months ago
神经形态系统中突触调整和最优偏置调整以降低功耗
本文探讨了将生物大脑在食物匮乏时进入低功率模式的类似机制应用于一类神经形态系统中的可能性，其中功耗强烈依赖于突触重量的大小。通过数学模型和仿真，我们特别展示了仔细缩放突触权重可以显著降低功耗（在部分测试用例中达到 80％以上），同时对精度的
PDFa year ago
低功耗近阈值处理器上的大小适应神经网络
该论文研究了在边缘人工智能应用中实现接近亚阈值处理器的能源节约，并提出了改进策略，同时保持了应用的准确性。通过采用一些新的神经网络策略，作者成功地实现了在能效比与准确性之间的平衡。
PDFa year ago
On-Device Learning: 基于神经网络的现场可训练边缘 AI
本文介绍了一种基于神经网络的设备本地 (on-device) 学习方法，该方法能够在低端设备上提高边缘人工智能 (Edge AI) 应用的精确度并节省计算和通信成本，特别是在有噪声的环境下重训练 (retraining) 后可显著提高异物检
PDF2 years ago