本研究提出了一种新型移动视觉变换器模型的条件计算方法，旨在应对物联网传感器带来的计算需求激增。该方法在减少参数数量的同时，保持高准确性，支持多种数据类型处理，为可持续计算和高效数据监测提供了解决方案。

该研究提出了一种新的混合模型，融合决策森林和卷积神经网络，实现了条件计算和表示学习。实验结果显示，该模型在图像分类任务中具有较低的计算成本和参数数量，同时准确率未受影响。