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fog computing
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新型轻量级模型RetailLightNet通过雾计算增强实时零售分析
研究人员开发了一种新颖的方法，利用雾计算和一种名为RetailLightNet的轻量级深度学习模型来实现实时智能零售分析。该系统旨在通过在NVIDIA Jetson Nano等边缘设备上更靠近数据源处理数据，来克服基于云的视频分析所带来的高延迟和隐私问题。RetailLightNet模型利用深度可分离卷积进行高效特征提取，在货架监控和队列评估任务中取得了高精度、召回率和F1分数。
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新的PLATOS策略可降低HIoT的能耗和延迟
研究人员开发了PLATOS，这是一种新颖的调度策略，旨在优化雾计算环境中运行的医疗物联网（HIoT）设备的功耗和延迟。该策略将HIoT任务分为优先级、存储和计算组，以最小化执行延迟和能源消耗。iFogSim2中的模拟表明，与现有方法相比，PLATOS可将能耗降低18.72%，延迟降低8.65%，从而提高HIoT系统的效率和响应能力，以改善患者护理。