「エッジコンピューティング」に関する記事

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。

この方法は、効率的なプルーニングによってエッジデバイスでのDNNのパフォーマンスを向上させる。

新しい方法でエッジコンピューティングにおけるアプリの画像配置が改善されて、ユーザーのアクセスが速くなるよ。

この記事では、IoT通信のデータトラフィックを減らすための戦略について話してるよ。

ロードバランシングと計算再利用がエッジコンピューティングの効率をどう高めるかを学ぼう。

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。