embedded systems | BriefGPT

关键词embedded systems

搜索结果 - 35

PEFSL：用于 FPGA SoC 的嵌入式少样本学习部署管线
利用 FPGA SoCs 实现少样本学习的挑战及开发具有数据流架构的少样本学习平台的研究。
PDF2 months ago
通过知识蒸馏提高面部标志点检测的准确性和效率
通过知识蒸馏方法，本研究提出了一种创新的方式，可以开发适用于嵌入式系统的轻量级但功能强大的深度学习模型，以应对面部地标检测任务中的挑战，包括动态环境、不同的表情、方向和光照条件。
PDF3 months ago
SpikeExplorer：基于硬件的 FPGA 脉冲神经网络设计空间探索
使用 SpikExplorer，利用硬件导向的自动设计空间探索来优化 SNNs，以增加硬件资源效率，减少功耗，并提供多种目标优化选项。在三个基准数据集上展示了 SpikExplorer 的潜力，实现了 95.8% 的准确率，每个图像功耗为
PDF3 months ago
TinyVQA: 资源受限设备上用于视觉问答的紧凑多模态深度神经网络
本文提出了 TinyVQA，一种用于资源受限的小型机器学习硬件上运行的视觉问答任务的新型多模态深度神经网络。通过使用监督式注意力模型来学习如何使用视觉和语言模态回答图像相关问题，TinyVQA 在 FloodNet 数据集上取得了 79.5
PDF3 months ago
低功率应用的敏捷手势识别：通用性定制
通过自适应敏捷误差校正的新方法，提高在低功耗传感器设备上的遗留手势识别模型性能，从而实现紧凑、高速处理和低功耗的系统，适用于各种嵌入式系统。
PDF4 months ago
一个为所有人所用的，所有人为一个：基于 GNN 的嵌入式设备控制流认证
我们介绍了一种新颖的轻量级 CFA 方法 RAGE，用于嵌入式设备中，它能够检测代码重用攻击，包括控制和非控制数据攻击，并通过使用无监督图神经网络来识别对正常执行的偏离，而无需完整的控制流图。通过在嵌入式基准测试和 OpenSSL 上进行评
PDF4 months ago
可解释人工智能用于嵌入式系统设计：基于静态冗余 NVM 存储器写入预测的案例研究
本研究探讨了可解释的人工智能（XAI）在使用机器学习（ML）设计嵌入式系统中的应用。以静态静默存储预测为案例研究，本文提出了一种方法论，包括发展相关的机器学习模型，解释静默存储预测，并通过两种最先进的模型无关 XAI 方法分析静默存储的产生
PDF4 months ago
MedAide：利用大型语言模型为边缘设备提供本地医疗援助
通过整合 LangChain，MedAide 利用嵌入式边缘设备上的小型语言模型进行初步医疗诊断和支持，通过低秩适应优化训练过程，并利用强化学习从人类反馈中增强其领域特定能力，从而实现了一个能够解决资源受限边缘计算和嵌入式系统中部署 LLM
PDF4 months ago
Spiker+: 边缘推理用高效 Spiking 神经网络 FPGA 加速器生成框架
Spiker + 是一个在 FPGA 上生成高效、低功耗、低面积的定制化脉冲神经网络（SNN）加速器的综合框架，在边缘进行推断。它通过配置多层硬件 SNN、高效的神经元架构库和设计框架，以极少量的 Python 代码开发复杂的神经网络加速器
PDF6 months ago
LExCI: 嵌入式系统的强化学习框架
在控制工程的背景下，人工智能的发展使得其应用于日常生活的许多领域。在强化学习中，RL（reinforcement learning）是一种特别有前景的方法，其核心思想是允许代理与环境自由交互以找到最佳策略。然而，传统的 RL 库很难与嵌入式
PDF7 months ago
基于强化学习的控制器从模型到硬件的迁移
将强化学习、迁移学习和 X-in-the-Loop 模拟相结合，提高 RL 代理的训练过程速度，为嵌入式系统控制函数开发提供解决方案。
PDF8 months ago
AxOMaP: 设计基于 FPGA 的近似算术运算器使用数学规划
使用数据分析驱动的数学规划方法，合成 FPGA 的近似运算器，实现在嵌入式系统中机器学习推理的联合优化，取得了高达 21% 的超体积改进。
PDF9 months ago
RT-MonoDepth: 嵌入式系统上的实时单目深度估计
在本文中，我们提出了两种高效且轻量级的编码器 - 解码器网络结构，RT-MonoDepth 和 RT-MonoDepth-S，用于降低嵌入式系统上的计算复杂性和延迟，以实现实时深度估计。我们的方法论表明，在单个 RGB 图像的更快推断速度下
PDF10 months ago
TwinLiteNet：用于自动驾驶汽车中可行驶区域和车道分割的高效轻量级模型
本文提出了一种用于驾驶区域和车道线分割的轻量级模型 ——TwinLiteNet，该模型设计成低成本但能够达到准确和高效的分割结果。我们在 BDD100K 数据集上评估了 TwinLiteNet，并与现代模型进行了比较。实验结果表明，Twin
PDFa year ago
探索和表征用于嵌入式系统开发和调试的大型语言模型
LLMs like GPT-4 show exceptional cross-domain understanding and reasoning for embedded systems development, producing fu
PDFa year ago
DietCNN: 量化卷积神经网络的无乘法推理
本文提出了一种基于表查找的 CNN 乘法运算替换方法，可以显著减少在嵌入式设备上进行推理时的能耗，并且适用于现有 CNN 操作机制，能够显著提高嵌入式系统中小型模型的资源利用和深度推理的延迟。
PDFa year ago
HDCC：一款用于嵌入式系统和高性能计算的超维计算编译器
该研究介绍了一个名为” ame {}” 的编译器工具，可以将高维超向量分类方法的高级描述翻译为优化的 C 代码，为嵌入式系统和高性能计算提供了最大性能和最小内存使用的支持；试验表明，使用该编译器工具的训练和推断速度提高了大约 25 倍至 1
PDFa year ago
LTC-SE：扩展液态时常神经网络的潜力，为可扩展的人工智能和嵌入式系统提供支持
LTC-SE 是 Liquid Time-Constant 算法的升级版，针对嵌入式系统的独特约束，通过增强灵活性、兼容性和代码组织等方面的优化，扩展了液态神经网络在机器学习任务中的适用性。
PDFa year ago
内存子系统的进化设计
本研究旨在通过三个方法进行内存子系统的优化，包括分析和优化寄存器文件的热影响，通过优化缓存配置从而提高性能和功耗，以及简化通用和定制动态内存管理器的设计和评估过程。我们使用进化算法和内存模拟器来评估每种候选方案的质量，并利用优化算法提供的解
PDFa year ago
通过语法演化优化嵌入式系统的 L1 缓存
本文提出了一种基于语法进化的优化框架，以高效地找到适用于给定基准应用程序的最佳缓存配置，对 Mediabench 套件进行实验，结果显示我们的提议能够找到适当的缓存配置，平均改善了 62％。
PDFa year ago