本文提出了一种名为联合边缘智能（FEI）的框架，用于评估物联网网络的能量成本和边缘服务器的本地数据处理能力。通过引入映射函数评估边缘服务器的计算负载，并采用基于ADMM的方法优化物联网网络的能量成本和边缘服务器的计算资源利用率。该算法保护数据和拓扑信息，且在有限的模型收敛性能牺牲下提高资源效率。

本文提出了一种名为联合边缘智能（FEI）的新框架，用于评估物联网网络的能量成本和边缘服务器的本地数据处理能力。通过引入映射函数评估边缘服务器的计算负载，并采用基于ADMM的方法优化物联网网络的能量成本和边缘服务器的计算资源利用率。该算法保护数据和拓扑信息，且在有限的模型收敛性能牺牲下提高资源效率。

本文提出了一种名为联合边缘智能（FEI）的新框架，用于评估物联网网络的能量成本和边缘服务器的本地数据处理能力。通过引入映射函数评估边缘服务器的计算负载，并采用基于ADMM的方法优化物联网网络的能量成本和边缘服务器的计算资源利用率。该算法保护数据和拓扑信息，且在有限的模型收敛性能牺牲下提高资源效率。

该文介绍了一种新的神经网络参数削减方法，通过估算神经元对最终损失的贡献并逐步去除小分值的神经元来减少计算、能量和内存传输成本。该方法在 ImageNet 上训练的现代网络中实现了准确性、FLOPs 和参数减少方面的超越最新技术的改进。

本文介绍了一种名为联合边缘智能（FEI）的新框架，用于评估物联网网络的能量成本和边缘服务器的本地数据处理能力，并优化资源利用率。该框架使用映射函数评估边缘服务器的计算负载，并采用基于ADMM的方法进行优化。研究结果表明，FEI框架可以提高物联网网络和边缘服务器的资源效率。