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ARM Cortex-M4
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新方法优化微控制器上深度神经网络的间歇式学习
研究人员开发了一种方法，用于优化微控制器上深度神经网络（DNN）的间歇式学习，特别适用于能量收集系统。该方法结合了硬件感知能量预测模型和多目标优化，以离线选择最优的DNN架构。能量预测器估算每层的推理和训练功耗，并考虑了检查点开销，在Cortex-M4 MCU上进行了验证，平均预测误差为16.6%。这项工作通过连接设计时优化和间歇式学习能力，促进了边缘设备的自主AI。
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新方法保护嵌入式神经网络免受计时攻击
研究人员开发了一种新的嵌入式神经网络激活函数实现方法，可防止通过计时侧信道泄露信息。该方法通过采用无分支选择和固定成本近似等技术，确保所有输入的执行时间一致，而与所使用的具体激活函数无关。在带有常见激活函数的 ARM Cortex-M4 平台上进行测试，受保护的实现获得了相同的周期计数，同时保持了高数值精度，为安全的嵌入式推理提供了一个实用的解决方案。