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可靠的边缘机器学习硬件用于科学应用
在极端实验环境下,通过开发和验证可靠的算法,解决了 ML 边缘处理中的验证挑战,包括在实验软件框架中实现比特精确的性能验证,验证在极端量化和修剪下的 ML 模型的稳健性,以及实现高精度的模型检查以实现高效容错。该研究探讨了开发强健算法的方法
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9 days ago
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