本文提出了一种适应性预算多臂老虎机算法，旨在解决物联网设备在动态资源约束下的实时响应问题。该算法通过衰减预算违反来增强遵从性，并结合预算上置信界（UCB）算法优化性能与适应性，展现出比传统方法更快的适应能力和更好的约束满足，具有构建自适应物联网系统的潜力。

本研究提出了LeanTTA框架，旨在解决边缘设备上机器学习模型的资源约束和数据分布差异问题。该框架通过无反向传播动态更新归一化统计，降低计算成本，实现实时部署中的性能提升，平衡精度与系统效率，具有重要的应用潜力。