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Sai Krishna Deepak Kanneganti
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新框架检测物联网环境MLaaS中的性能漂移
研究人员开发了一个新框架，用于检测物联网（IoT）环境中的机器学习即服务（MLaaS）的性能漂移。该框架名为MLaaS性能漂移检测（MPDD），解决了在客户端对服务进行黑盒访问时监控MLaaS稳定性的挑战。该系统利用一个提取模型来理解服务行为并识别影响因素，然后联合分析输入数据和服务行为的变化。一个自适应时间机制根据检测到的变化进一步优化监控频率，旨在实现更及时的漂移检测和改进的服务管理。
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新框架使机器学习服务适应动态物联网环境
研究人员开发了一个新的测试时自适应 (TTA) 组合框架，旨在提高机器学习即服务 (MLaaS) 在动态物联网 (IoT) 环境中的有效性。该框架通过引入一个 TTA 感知的可组合性模型来确保服务兼容性，以及一个服务级自适应模型来在推理过程中调整各个服务，从而解决了现有自适应方法的挑战。实验表明，与传统方法相比，该方法显著减少了计算时间。