两篇近期论文探讨了边缘智能和计算框架的进展。第一篇发表在arXiv上，侧重于面向硬件设计的边缘智能系统优化技术，解决了深度学习模型和异构边缘设备带来的挑战。它强调了模型压缩和神经架构搜索等方法。第二篇论文介绍了EdgeFaaS，一个新颖的、基于函数的框架，旨在管理物联网、边缘和云环境中的资源异构性和分布。EdgeFaaS利用函数和存储虚拟化来抽象物理资源，并通过视频分析、联邦学习和音频分类的工作流进行了演示。 AI
影响 这些论文引入了新颖的框架和技术，以实现更高效、更具适应性的边缘AI部署，有可能在资源受限的设备上实现更复杂的AI应用。
排序理由 两篇学术论文详细介绍了边缘计算和智能的新方法。
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