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Dhivya Dharshini Kannan
Dhivya Dharshini Kannan
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新的PLAN框架提升了AI在作业车间调度中的效率
研究人员开发了PLAN，一个新颖的表示学习框架，旨在提高深度强化学习模型在灵活作业车间调度中的效率。PLAN将连续的液态动力学重新构建为离散化且可并行的结构，将状态演化与上下文聚合解耦。与现有的以注意力为中心的架构相比，这种方法旨在减少参数数量和推理延迟。评估表明，PLAN在各种作业车间调度基准测试中减少了平均完工时间和推理时间，同时使用的参数要少得多。
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新的DLNet框架压缩液态神经网络用于边缘电池预测
研究人员开发了DLNet，一个用于创建更小、可部署到边缘的液态神经网络以进行电池预测的框架。该方法使用双阶段知识蒸馏和帕累托引导选择，将一个大模型压缩成一个更高效的模型。这个压缩后的模型比原始教师模型实现了更低的误差率，同时显著减小了尺寸和推理时间，证明了其在Arduino Nano 33 BLE Sense等嵌入式硬件上的可行性。