本研究提出了一种高效的模型压缩和异步并行方法TEDA，成功将模仿学习算法应用于嵌入式平台，提升了边缘设备的操控能力。
本研究提出了一种高效的模型压缩方法和异步并行方法TEDA。
成功将模仿学习算法应用于嵌入式平台。
提升了边缘设备的操控能力。
研究结果表明该方法能够在边缘设备上完成多种操控任务。
显著提升了大规模模仿学习模型的应用潜力。
完成下面两步后，将自动完成登录并继续当前操作。
