陶器记录仪：感知长久并繁荣
原文中文，约400字，阅读约需1分钟。发表于：。通过使用强化学习调度程序，引入 Terracorder—— 一种多功能多传感器设备，并展示其非常低的功耗。我们为生物多样性监测构建了独特的设备设置，并使用我们的调度程序与多个固定调度方案进行了电池寿命比较；该调度程序在最佳固定调度方案的触发次数不到 50% 的情况下捕获了 80% 以上的事件。然后，我们探讨了协作调度程序如何最大化设备网络的有效运行，提高整体网络功耗和稳健性。
本文介绍了一种利用早期退出神经网络在嵌入式设备上进行深度学习推理的新技术，以提高处理资源有限的嵌入式平台上数据流的处理效率。通过在隐藏层之间添加分类器分支，能够更明智地决定何时终止推理，减少计算成本并最大限度地保持准确性。该技术适用于通用硬件并可与传统优化相结合，使其适用于资源有限的嵌入式平台。这种效率提升使得在资源受限平台上进行实时雷达数据处理成为可能，并在智能家居、物联网和人机交互等领域推出了新的应用。
