「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限られたデバイスでの言語モデルのパフォーマンスを向上させる。

DEMonを紹介します。これは効率的なエッジコンピューティングのための分散型モニタリングシステムです。

FunLessはプライベートエッジクラウドシステムで効率的なサーバーレス関数実行を提供してるよ。

EdgeSyncは、変化する環境でのビデオ分析の精度を高め、レイテンシを減らすよ。

ReDistillは、ニューラルネットワークのピークメモリを減らすための革新的なソリューションを提供してるよ。

新しいフレームワークが、大きな言語モデルがエッジデバイスでうまく動く方法を改善する。

包括的なモデルは、5G-MEC環境におけるセキュリティと信頼性を高めることを目指してる。

エッジデバイスでのビジョントランスフォーマーの効率を高める方法を提案するよ。

新しいフレームワークがリソースとデータを最適化して、フェデレーテッドエッジラーニングの効率を向上させるよ。

ShiftAddAugは、エッジデバイス向けのニューラルネットワークの効率と精度を向上させる。

エッジAIはデータをそのソース近くで処理するから、スピードとセキュリティが向上するんだ。

エッジデバイスにおける階層的推論と従来の手法を比較した研究。

リソースが限られたデバイスで継続学習の効率を向上させる新しいアプローチ。

新しい方法がエッジデバイスのディープラーニング効率を向上させる。

新しいシステムがデータプライバシーを守りつつ、ML推論のスピードを上げるんだ。

新しい加算器デザインがディープラーニングハードウェアの効率を向上させる。

CoRaっていう新しいフレームワークが、ロービット量子化のときにモデルのパフォーマンスを改善するんだ。

DRLがクラウドとエッジコンピューティングにおけるワークフローのスケジューリングに与える影響についての考察。

新しいフレームワークがエッジデバイスのデータ処理を改善する。

新しい方法がスマートフォンや低コストのコンピュータ向けのニューラルネットワークを改善するんだ。

エッジネットワークでのリソース割り当てをコラボラティブラーニングで強化する方法を見てみよう。

SNNとANNのエネルギー消費を比べる。

新しいフレームワークが脳からインスパイアされた技術を使ってリモートセンシングの効率をアップさせる。

新しい方法が、ヒューリスティックアルゴリズムと進化計算を使ってエッジサーバーでのタスクスケジューリングを向上させる。

新しい方法がモバイル環境における機械学習の効率を改善してるよ。

モバイルやエッジデバイスでCNNを直接トレーニングする新しい方法。

エッジコンピューティング環境におけるクラスタ間通信のパフォーマンスに関する研究。

FedD2Pは、IoTが重いリソースなしでモデルをトレーニングする新しい方法を提供してるよ。

新しいアーキテクチャがエッジデバイスでの大規模言語モデルの性能を向上させる。

この研究は、異なるプロセッサがAIアプリケーションでどれだけ性能を発揮するかを分析しているよ。

このアプローチは、複数のデバイスからのデータ分析の効率と精度を向上させるよ。

小型コンピュータデバイスでの物体検出モデルの性能に関する研究。

新しいフレームワークがリソースが限られたデバイス向けのニューラルネットワークを改善する。

新しいツールODiMOがエッジハードウェアでのDNNパフォーマンスを向上させるよ。

自動プルーニングがスマートデバイスの学習モデルをどう向上させるかを学ぼう。

制限されたデバイスで効率的に動作する新しいXceptionのバージョン。

ClipFLは、パフォーマンス向上のためにノイズの多いデバイスを排除して、フェデレーテッドラーニングを強化します。

新しいアプローチが小さなデバイスでの言語モデルの効率を向上させる。

この論文は、エッジデバイスのパフォーマンス向上のためのANN手法を評価してるよ。

EdgeD3アルゴリズムはリアルタイムアプリでのAIの効率をアップさせるよ。