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Combinar la cirugía DNN y la computación en el borde mejora las capacidades de procesamiento de los dispositivos móviles.

MobileSAM mantiene su funcionalidad mientras se optimiza para dispositivos móviles.

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Un nuevo enfoque mejora la precisión del reconocimiento de actividades usando contexto y pérdida semántica.

Examinando transformadores preentrenados para el aprendizaje multitarea y la eficiencia en la comunicación en entornos federados.

QBitOpt mejora el rendimiento de redes neuronales optimizando las asignaciones de ancho de bit de manera eficiente.

El estudio usa datos móviles para analizar las tendencias del estado de ánimo y sus implicaciones para la salud mental.

PLiNIO simplifica la optimización de redes neuronales profundas para dispositivos móviles y de borde.

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Un nuevo modelo protege los movimientos del usuario mientras asegura la utilidad de los datos.

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El aprendizaje federado mejora la privacidad mientras mejora el entrenamiento de modelos en dispositivos móviles.

Una visión general de los tipos de malware en Android y métodos de análisis para mejorar la seguridad.

DroidDissector ayuda a los investigadores a identificar malware en Android de manera efectiva usando análisis estático y dinámico.

SYENet ofrece soluciones en tiempo real para tareas de visión de bajo nivel en dispositivos móviles.

Un método que mejora el procesamiento de imágenes móviles mediante cuantización optimizada.

Un nuevo método mejora el uso de modelos de lenguaje grandes en dispositivos móviles.

Nuevo método optimiza canales MIMO usando superficies inteligentes reconfigurables.

MONDEO combate el malware de botnets usando métodos de detección efectivos para dispositivos móviles.

Nuevos métodos reducen el uso de memoria para modelos de lenguaje grandes en dispositivos móviles.

Un nuevo método mejora las predicciones de canales para entornos de comunicación móvil.

Un método para ajustar el rendimiento de DNN en tiempo real para eficiencia.

Este estudio presenta métodos para el reconocimiento de peatones en tiempo real usando poder de procesamiento limitado.

MALITE ofrece una forma eficiente de detectar malware en dispositivos de bajos recursos.

Un nuevo enfoque para el seguimiento de objetos con una arquitectura de transformador eficiente para dispositivos con recursos limitados.

Un nuevo enfoque mejora las tareas generativas en aplicaciones móviles mientras asegura la seguridad de los datos del usuario.

Un sistema propuesto mejora las redes móviles para la entrega de contenido multimedia.

Explorando maneras de mejorar el intercambio de datos sin comprometer la privacidad del usuario.

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Mejorando las estrategias de programación de tareas para aplicaciones móviles usando aprendizaje profundo por refuerzo.

Un nuevo enfoque para mejorar los Transformers de visión en dispositivos móviles.

NOMA presenta riesgos de seguridad únicos debido a los canales compartidos entre varios usuarios.

Un nuevo método reduce los costos de cómputo en redes neuronales profundas sin perder precisión.

Un nuevo enfoque para mejorar el seguimiento de objetos en realidad aumentada usando dispositivos móviles.

Un nuevo enfoque mejora el aprendizaje federado para datos de clientes diversos.

Nuevas familias de secuencias de amplitud constante mejoran la eficiencia de la comunicación inalámbrica.

Un nuevo enfoque simplifica el diseño de modelos para dispositivos con poder de cómputo limitado.