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FLARE:基于联邦学习的 IoT 部署中 概念漂移的检测和缓解
FLARE 是一种新颖的轻量级双调度器 FL 框架,可根据观察模型的训练行为和推理统计数据,在边缘和传感器节点之间有条件地传输训练数据和部署模型,从而同时减少通信流量并保持推理模型的完整性,并能成功地反应性地检测概念漂移,至少减少 16 倍
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a year ago
低分辨率红外阵列隐私保护人数计数的高效深度学习模型
本文研究了基于红外光阵列的人体计数任务,比较了 6 种不同的深度学习架构在各种限制下的性能,并提供了新的数据集进行评估。结果表明,我们的模型比以前的方法更准确,速度更快,更节能,以便可在 MCU 上进行连续,实时推断。
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a year ago
通过并行边缘卸载在拥挤场景中实时高分辨率行人检测
Hode 是一个视频分析框架,使用分布式 edge 节点加速行人检测,具有上下文感知区域分割和基于 DRL 的调度算法,可以在减少精度损失的同时实现高达 2.01%的加速效果。
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a year ago
无线网络上通信高效的分布式学习原理与应用
该研究论文总结了与机器学习相关的通信和 ML 原则,并提出了具有选定用例的通信高效和分布式学习框架。
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4 years ago
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