本文探讨了Linux内核网络栈中的net_device和net_device_ops结构体，分析了它们在网络设备驱动与内核之间的接口作用。重点介绍了NAPI收包模型在中断与轮询之间的切换，以提高高负载下的性能，并讨论了多队列架构的并行处理能力及描述符环形缓冲区在数据传输中的重要性，最后强调了环形缓冲区大小对延迟和吞吐量的影响。

With the release of Gemma 4, Google aims to enable local, agentic AI for Android development through a family of models designed to support the entire software lifecycle, from coding to...

在Home Assistant中使用localTuya需要获取设备的local key，并手动设置实体。以威技除湿机WDH-11FS为例，需查询设备的dp_id、code和type等信息，并在localTuya中配置实体。虽然设置过程复杂，但可以实现更灵活的控制。

Gemini Robotics On-Device是一个高效的本地机器人模型，具备通用灵活性和快速任务适应能力，能够独立于网络运行，适用于延迟敏感的应用，执行复杂的多步骤指令。开发者可通过SDK进行模型评估和适应，支持快速调整以满足特定需求。该模型在多种测试场景中表现出色，能够完成如折叠衣物等精细任务，推动机器人技术的创新与发展。

We’re introducing an efficient, on-device robotics model with general-purpose dexterity and fast task adaptation.

We’re introducing an efficient, on-device robotics model with general-purpose dexterity and fast task adaptation.

Gemini Robotics On-Device是一个高效的本地机器人模型，具备通用灵活性和快速任务适应能力。该模型独立于网络运行，适用于延迟敏感的应用，能够执行复杂的多步骤指令。开发者可通过SDK轻松评估和调整模型，以满足特定需求。

本研究提出了一种原型增强框架，旨在解决联邦学习中因领域异质性导致的全局模型收敛问题。通过引入联邦增强原型对比学习（FedAPC），显著提升了模型的泛化能力和稳健性，实验结果表明其性能优于现有技术。

随着混合办公的普及，越来越多员工使用Android设备访问公司资源，导致54%的组织遭遇数据泄露。Android企业推出的Device Trust解决方案可验证和保护工作用Android设备，提供实时安全状态检查，整合多种安全工具，确保公司数据安全，无论设备是否由企业管理。

本研究提出了一种轻量级端到端文本到语音合成模型（LE2E），旨在解决现有模型在低资源设备上无法实时应用的问题。该模型在保持高音质的同时，计算资源消耗减少90%，实时处理速度提升10倍，展示了在低资源环境中实现高质量语音合成的潜力。

本研究提出了一种新方法，解决设备端学习中的内存和计算约束问题，作为低秩分解的替代方案。实验结果表明，该方法在激活内存使用上可降低120.09倍，并减少训练FLOPs达1.86倍。

本文提出了一种基于设备的大型语言模型，旨在解决无线漫游中的无缝连接问题。该方法通过上下文感知的接入点选择和动态阈值调整，提升了漫游的稳定性和信号质量，展现出良好的应用前景。

本研究提出NeuroSim V1.5，旨在提高传统冯·诺依曼架构的效率。通过与TensorRT集成、新的噪声注入方法及扩展设备支持，显著提升了ACIM加速器的建模准确性，实现了在设计空间中同时探索精度与硬件效率的可能性。

本研究提出了一种基于变换器的多模态框架，旨在提高医疗器械风险分类的准确性。该框架结合文本和视觉信息，利用跨注意力机制和自我训练策略，在有限监督下实现更好的泛化，实验结果显示准确率高达90.4%。