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Un nuovo metodo migliora le prestazioni del mobile edge computing grazie a una gestione delle risorse più efficiente.

Un nuovo framework migliora l'apprendimento da dati limitati in ambienti federati.

MimiC migliora l'apprendimento federato affrontando il problema dei dropout per una maggiore accuratezza del modello.

Combinare la chirurgia DNN e l'edge computing migliora le capacità di elaborazione dei dispositivi mobili.

MobileSAM mantiene la funzionalità mentre si ottimizza per i dispositivi mobili.

Scopri come MPUE e beamforming migliorano la connettività e le prestazioni del 5G.

Un nuovo approccio migliora l'accuratezza del riconoscimento delle attività usando contesto e perdita semantica.

Esaminare i trasformatori pre-addestrati per l'apprendimento multitasking e l'efficienza della comunicazione in contesti federati.

QBitOpt migliora le prestazioni delle reti neurali ottimizzando in modo efficiente le allocazioni di bitwidth.

Lo studio usa dati mobili per analizzare le tendenze dell'umore e le loro implicazioni per la salute mentale.

PLiNIO semplifica l'ottimizzazione delle reti neurali profonde per dispositivi mobili e edge.

Esplorare come la personalità dell'utente influisce sulle strategie di coinvolgimento nelle app mobili.

Un nuovo modello protegge i movimenti degli utenti garantendo al contempo l'utilità dei dati.

Scopri come prevedere il traffico VoIP per migliorare le prestazioni della rete.

L'apprendimento federato migliora la privacy mentre ottimizza l'addestramento dei modelli sui dispositivi mobili.

Una panoramica sui tipi di malware per Android e sui metodi di analisi per migliorare la sicurezza.

DroidDissector aiuta i ricercatori a identificare il malware Android in modo efficace usando analisi statica e dinamica.

SYENet offre soluzioni in tempo reale per compiti di visione a basso livello su dispositivi mobili.

Un metodo che migliora l'elaborazione delle immagini sui dispositivi mobili tramite una quantizzazione ottimizzata.

Un nuovo metodo migliora l'uso dei grandi modelli linguistici sui dispositivi mobili.

Nuovo metodo che ottimizza i canali MIMO usando superfici intelligenti riprogrammabili.

MONDEO combatte il malware botnet usando metodi di rilevamento efficaci per dispositivi mobili.

Nuovi metodi riducono l'uso di memoria per modelli linguistici grandi sui dispositivi mobili.

Un nuovo metodo migliora le previsioni dei canali per gli ambienti di comunicazione mobile.

Un metodo per regolare le prestazioni delle DNN in tempo reale per efficienza.

Questo studio presenta metodi per il riconoscimento dei pedoni in tempo reale usando una potenza di elaborazione limitata.

MALITE offre un modo efficiente per rilevare malware su dispositivi a bassa risorsa.

Un nuovo approccio per il tracciamento degli oggetti con un'architettura transformer efficiente per dispositivi a risorse limitate.

Un nuovo approccio migliora i compiti generativi nelle app mobili garantendo al contempo la sicurezza dei dati degli utenti.

Un sistema proposto migliora le reti mobili per la consegna di contenuti multimediali.

Esplorare modi per migliorare la condivisione dei dati garantendo la privacy degli utenti.

Scopri come le nuove tecniche migliorano il trasferimento dei dati mobili durante i passaggi.

Migliorare le strategie di programmazione dei compiti per le app mobili usando il deep reinforcement learning.

Un nuovo approccio per migliorare i Vision Transformers sui dispositivi mobili.

NOMA presenta rischi di sicurezza unici a causa dei canali condivisi tra più utenti.

Un nuovo metodo riduce i costi di calcolo nelle reti neurali profonde mantenendo l'accuratezza.

Un nuovo modo per migliorare il tracciamento degli oggetti in realtà aumentata usando dispositivi mobili.

Un nuovo approccio migliora l'apprendimento federato per dati client diversi.

Nuove famiglie di sequenze a ampiezza costante migliorano l'efficienza della comunicazione wireless.

Un nuovo approccio semplifica il design dei modelli per dispositivi con potenza di calcolo limitata.