「エッジコンピューティング」に関する記事

新しいフレームワークがエッジサーバーでのAIの効率と精度を向上させる。

新しいモデルがエッジでのサーバーレスコンピューティングのスケーリングを改善する。

FPGAのTsetlinマシンは、低消費電力でリアルタイム学習を強化する。

ODiMOみたいな革新的なツールを使って、エッジデバイスでのDNN効率を向上させる。

小型デバイス向けにDNNを最適化するために大規模言語モデルを活用する。

MLonMCUは、マイクロコントローラ向けのTinyMLモデルのベンチマーキングを簡素化し、開発者の効率を向上させるよ。

エッジデバイスでのストリーム圧縮を強化するために設計されたフレームワークで、効率とエネルギー使用のバランスを取ってるんだ。

新しい方法がIoTの決定木モデルでスピードとエネルギー使用のバランスを取る。

エッジデバイスでの動画フレーム分析を最適化する新しい方法。

インメモリコンピューティングがデータ処理をどう変えているかを見てみよう。

制限に基づいてエッジデバイス用の効率的なモデルを構築する新しい方法。

MBIはエッジデバイスでのディープラーニングのための効率的な方法を提供してるよ。

データの変化に適応する機械学習モデルを助けるためのフレームワーク。

新しい自動スケジューラーがエッジデバイスでの画像処理のパフォーマンスを向上させるよ。

新しいアーキテクチャは、クラウドとエッジデバイス間のリソース管理を改善することを目指している。

ユーザープライバシーを守りながら、攻撃からフェデレーテッドラーニングを守る新しい方法。

新しい方法がエッジコンピューティング環境でのタスク分配とルーティングを向上させる。

R-AdWOrchモデルは、重要なシステムにおけるエッジコンピューティングを強化して、迅速な応答を実現するよ。

メモリスタ回路は神経細胞を真似て、ノイズの多い環境での信号処理を強化する。

新しいアプローチで、バックワードプロパゲーションなしで小さなデバイスでもニューラルネットワークを効率的にトレーニングできるようになったよ。

この記事では、セマンティックな知識を使ってスマートアプリケーションのプログラミングを簡素化する方法について話してるよ。

ユーザーのプライバシーを守りながら効果的なフェデレーテッドラーニングのためのフレームワーク。

SPAICはアナログ信号をスパイク信号に変換して、エッジコンピューティングを強化するんだ。

新しい方法がアナログ処理と周波数領域技術を使ってディープラーニングの効率を改善するんだ。

この記事では、生成モデルにおけるソフトマックス層のバイアス補正について話してるよ。

SymEDは、リアルタイムのIoTデータ処理のための適応型シンボリック表現を提供してるよ。

EdgeFLは、データプライバシーと効率性を確保しながら、フェデレーテッドラーニングを簡素化する。

リソースが限られたデバイス向けのDNN最適化の新しい方法。

エッジデバイス全体でRDFデータを効率的に管理する新しいアプローチ。

資源が限られたデバイスでディープニューラルネットワークを最適化する新しいアプローチ。

ディープ強化学習を使ってモバイルアプリのタスクスケジューリング戦略を改善する。

エッジでの大規模データストリームを扱う革新的な方法。

DeepliteRTは、効率的なエッジコンピューティングのために超低ビット深層学習を簡素化するよ。

フェデレーテッド・ディープ・エキリブリアム・ラーニングとそのAIへの影響を見てみよう。

エッジコンピューティングアプリケーションにおけるSNNの可能性を探る。

X-HEEPは、エッジコンピューティングアプリケーション向けのカスタマイズ可能でエネルギー効率の良いソリューションを提供してるよ。

この研究は、ARとVRの需要に対するSDNコントローラーのコスト効果の高い同期について調べてるよ。

新しい方法が、ノイズや障害の中で分散システムの合意を強化する。

新しいシステムで、メモリが限られたデバイスでもCNNのトレーニングが速くなるよ。

新しい方法が限られたリソースのデバイスでDNNの効率を向上させる。