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协调深度神经网络：一种多功能的边缘卸载算法
原文中文，约300字，阅读约需1分钟。
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内容提要
本研究提出了一种名为CoDE的新算法，用于协同处理深度神经网络模型，实现低延迟的边缘AI服务。CoDE通过创建新的推理路径，利用自身和其他模型的参数，降低本地计算负荷，同时最多仅对精度产生2%的影响。在重负载条件下，CoDE可以进一步减少推理时间30%，精度仅下降4%。
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关键要点
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本研究提出了一种名为CoDE的新算法。
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CoDE用于协同处理深度神经网络模型，实现低延迟的边缘AI服务。
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CoDE通过创建新的推理路径，利用自身和其他模型的参数，降低本地计算负荷。
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CoDE对精度的影响最多仅为2%。
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在重负载条件下，CoDE可以进一步减少推理时间30%，精度仅下降4%。
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