Neuste Artikel für Mobile Technologie

Eine neue Methode verbessert die Leistung des Mobile Edge Computing durch effizientes Ressourcenmanagement.

Ein neues Framework verbessert das Lernen aus begrenzten Daten in föderierten Umgebungen.

MimiC verbessert das föderierte Lernen, indem es das Dropout-Problem angeht, um die Modellgenauigkeit zu erhöhen.

Die Kombination von DNN-Chirurgie und Edge-Computing verbessert die Verarbeitungskapazitäten mobiler Geräte.

MobileSAM behält die Funktionalität bei und optimiert für mobile Geräte.

Erfahre, wie MPUE und Beamforming die 5G-Konnektivität und -Leistung verbessern.

Ein neuer Ansatz verbessert die Genauigkeit der Aktivitätserkennung durch Kontext und semantischen Verlust.

Untersuchen von vortrainierten Transformern für Multitasking-Lernen und Kommunikationseffizienz in föderierten Umgebungen.

QBitOpt verbessert die Leistung von neuronalen Netzen, indem es die Bitbreitenzuweisungen effizient optimiert.

Studie nutzt mobile Daten, um Stimmungstrends und deren Auswirkungen auf die psychische Gesundheit zu analysieren.

PLiNIO vereinfacht die Optimierung von tiefen neuronalen Netzwerken für mobile und Edge-Geräte.

Untersuchen, wie die Persönlichkeit der Nutzer die Engagement-Strategien in mobilen Apps beeinflusst.

Ein neues Modell schützt die Bewegungen der Nutzer und sorgt gleichzeitig für die Nützlichkeit der Daten.

Lern, wie man VoIP-Verkehr vorhersagt, um die Netzwerkleistung zu verbessern.

Föderiertes Lernen verbessert die Privatsphäre und gleichzeitig das Training von Modellen auf mobilen Geräten.

Ein Überblick über Android-Malware-Typen und Analysemethoden zur Verbesserung der Sicherheit.

DroidDissector hilft Forschern dabei, Android-Malware effektiv mit statischer und dynamischer Analyse zu identifizieren.

SYENet bietet Echtzeitlelösungen für niedrigstufige Vision-Aufgaben auf mobilen Geräten an.

Eine Methode zur Verbesserung der mobilen Bildverarbeitung durch optimierte Quantisierung.

Eine neue Methode verbessert die Nutzung von grossen Sprachmodellen auf mobilen Geräten.

Neue Methode optimiert MIMO-Kanäle mit anpassbaren intelligenten Flächen.

MONDEO bekämpft Botnet-Malware mit effektiven Erkennungsmethoden für mobile Geräte.

Neue Methoden reduzieren den Speicherbedarf für grosse Sprachmodelle auf mobilen Geräten.

Eine neue Methode verbessert die Kanalvorhersagen für mobile Kommunikationsumgebungen.

Ein Weg, die Leistung von DNNs in Echtzeit für mehr Effizienz anzupassen.

Diese Studie zeigt Methoden zur Echtzeiterkennung von Fussgängern mit begrenzter Rechenleistung.

MALITE bietet eine effiziente Möglichkeit, Malware auf ressourcenschwachen Geräten zu erkennen.

Ein neuer Ansatz zur Objekterkennung mit effizienter Transformator-Architektur für ressourcenlimitierte Geräte.

Ein neuer Ansatz verbessert generative Aufgaben in mobilen Anwendungen und sorgt gleichzeitig für die Sicherheit der Nutzerdaten.

Ein vorgeschlagenes System verbessert mobile Netzwerke für die Bereitstellung von Multimedia-Inhalten.

Wege finden, um den Datenaustausch zu verbessern und gleichzeitig die Privatsphäre der Nutzer zu schützen.

Erfahre, wie neue Techniken den mobilen Datentransfer bei Übergaben verbessern.

Verbesserung von Aufgabenplanungstrategien für mobile Apps durch Deep Reinforcement Learning.

Ein neuer Ansatz, um Vision Transformers für mobile Geräte zu verbessern.

NOMA bringt einzigartige Sicherheitsrisiken mit sich, weil mehrere Nutzer sich gemeinsame Kanäle teilen.

Eine neue Methode senkt die Rechenkosten in tiefen neuronalen Netzwerken, ohne die Genauigkeit zu beeinträchtigen.

Ein neuer Ansatz zur Verbesserung des Objekt-Trackings in Augmented Reality mit mobilen Geräten.

Ein neuer Ansatz verbessert das föderierte Lernen für unterschiedliche Kundendaten.

Neue Familien von konstanten Amplitudensequenzen verbessern die Effizienz der drahtlosen Kommunikation.

Ein neuer Ansatz vereinfacht das Modell-Design für Geräte mit begrenzter Rechenleistung.