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hardware-aware neural architecture search
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新框架实现传感器内人工智能用于轴承故障诊断
研究人员开发了BearingNAS，一个硬件感知神经架构搜索（HW-NAS）框架，可在传感器硬件上直接实现智能故障诊断。该框架设计用于在极其有限的资源预算下运行，例如4-8千字节的RAM和16-32千字节的Flash，并通过采用轻量级搜索策略避免了对昂贵GPU的需求。该系统在Case Western Reserve University轴承基准测试上进行了测试，并在意法半导体（STMicroelectronics）的LSM6DSO16…
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新的NAS方法针对效率和嵌入式设备 · 跟踪4个来源
研究人员开发了新的神经架构搜索（NAS）方法，旨在提高效率和资源意识。一种名为InTrain的方法，通过分析几何容量和优化弹性，引入了一个统一的可训练性理论代理，并取得了与现有方法相媲美的结果。同时，其他研究侧重于硬件感知的NAS，能够创建可以在内存有限的嵌入式设备（如微控制器）上运行的微型卷积神经网络（CNN），用于物联网设备的计算机视觉等应用。