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Time Series Classification
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PrototypeNAS 加速微控制器上的深度神经网络设计
研究人员开发了 PrototypeNAS，这是一种新颖的零样本神经架构搜索方法，旨在为微控制器单元 (MCU) 快速创建高效的深度神经网络 (DNN)。该方法自动化了 DNN 的选择、压缩和专业化，解决了现有 NAS 技术资源密集型的特性。PrototypeNAS 将 DNN 设计与训练分离，并利用零样本代理的集成以及超体积子集选择来优化准确性和 FLOPs，从而能够在现成的 MCU 上以与大型模型相当的性能进行部署。
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新框架将生物信号形态与时间序列分类联系起来
一个名为“模态 vs. 形态”的新框架已被提出，用于对生物信号的时间序列数据进行分类。该框架将生理过程的波形结构（形态）与机器学习模型的设计联系起来。通过分析脑电图（EEG）和心电图（ECG）等各种生物信号，研究表明，形态而不是所使用的特定模型类别，是时间序列分类中性能和可解释性的主要决定因素。