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基于卷积神经网络的人体检测和关键词识别的无触点电梯研究
本研究提出了一种概念验证，用于最小化人为干预、提高安全性、智能性和效率的非接触式电梯运行系统。使用微控制器边缘设备执行微小机器学习（tinyML）推断，通过人员检测和关键词识别算法，系统提供成本效益高且稳健的单元，无需基础设施的重大改变。该
PDFa month ago
基于设备的 TinyML 系统的在线学习和语义管理
近年来微型机器学习（TinyML）的最新进展为低占用嵌入式设备提供了实时的设备端机器学习能力。然而，TinyML 的实际实施面临着独特的挑战。本研究旨在弥合原型设计的单一 TinyML 模型与开发可靠的生产级 TinyML 系统之间的差距:
PDF2 months ago
关于 TinyML 和网络安全：电动车充电基础设施使用案例
随着技术的进步，机器学习在网络安全中的应用变得越来越重要，而在资源受限环境下使用微型机器学习成为解决方案之一。本文综述了微型机器学习技术所面临的挑战，例如能量消耗、内存有限和计算约束，并探讨了相应的解决方案，如能量收集、计算优化技术和隐私保
PDF2 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
微型机器学习：进展与前景
Tiny Machine Learning （TinyML）是机器学习的新领域。通过将深度学习模型应用于无数物联网设备和微控制器（MCU），我们扩大了人工智能应用的范围并实现了无处不在的智能。然而，由于硬件限制，TinyML 具有一定挑战性
PDF3 months ago
基于强化学习优化的图像异常检测中的电池驱动 TinyML 系统模拟
通过使用强化学习算法优化系统操作和云异常处理，TinyML 启用的物联网系统在性能优化方面获得了较好的结果，相对于静态和动态优化方法分别提高了 22.86％和 10.86％的电池寿命。
PDF4 months ago
小型机器学习的高效神经网络：综述
深入分析了高效神经网络和深度学习模型在超低功耗微控制器上部署的细微机器学习（TinyML）应用的进展，并指出了未来的研究方向。
PDF7 months ago
基于物理优化的 TinyML 技术实时检测地面磁异常
该研究开发了一个基于物理引导的 TinyML 框架，通过集成物理模型训练和压缩的方法，提高了实时空间天气预测中磁变扰动预测的准确性和可靠性，并与传统方法进行了综合比较分析。
PDF7 months ago
面向机器学习的微型机器学习调查
综述了 TinyML 的学习算法、系统实现工作流程、模型优化与设计、硬件设备和软件工具的特点，以及挑战和未来方向。
PDF9 months ago
KDD高效的针对 TinyML 的联邦元学习算法 TinyMetaFed
TinyMetaFed 是一个模型不可知的元学习框架，“联邦元学习” 可以减少标记数据的缺乏和现实世界中分布不均的问题，并在计算效率、通信和隐私方面具有优势，可以用于解决小型设备上的 TinyML 模型。
PDFa year ago
手势和视觉智能传感器的增量在线学习算法比较
本文比较了四种最先进的算法在两个实际应用中的效果，其中之一是基于加速度计数据的手势识别，另一个是图像分类，结果证实了这些系统的可靠性和在微型存储器 MCUs 中部署的可行性。
PDF2 years ago