計算機係統可劃分為軟件係統與硬件係統兩大類。
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題目:Intermittent Learning: On-Device Machine Learning onIntermittently Powered System

簡介:

本文介紹了間歇學習,其目標是使獲取的能量計算平台能夠有效地執行某些類型的機器學習任務。我們確定獨特的挑戰斷斷續續學習有關機器學習的數據和應用程序語義任務,為應對這些挑戰,我們設計一個算法來決定一係列的行動,以達到預期的學習目標能源緊縮的情況下,和2)提出三個啟發式幫助斷斷續續學習者決定是否學習或丟棄訓練實例在運行時,會增加係統的能源效率。我們分別使用太陽能、射頻和動能收割機來實現和評估三種間歇學習應用:1)空氣質量、2)人類存在、3)振動。我們證明,與目前最先進的間歇計算係統相比,該框架可將學習者的能源效率提高100%,並將學習實例的數量減少50%。

作者:

Bashima Islam是北卡羅來納大學教堂山分校計算機科學係的一名研究生,目前在嵌入式智能實驗室工作,研究嵌入式和間歇係統和機器學習。

Shahriar Nirjon是北卡羅來納大學教堂山分校計算機科學係的助理教授,2014年獲得了弗吉尼亞大學的計算機科學博士學位,對嵌入式智能很感興趣,目前在嵌入式網絡傳感器係統、無線網絡和傳感、移動係統、物聯網等領域工作。

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