本研究提出JAQ框架，解决资源受限边缘设备上神经网络架构与硬件加速器的联合设计问题。JAQ通过通道稀疏量化和BatchTile方法显著减少内存开销，加速硬件搜索。在ImageNet上的实验表明，Top-1准确率提高约7%，硬件搜索时间降至0.15秒。

jaq是一个用Rust编写的JSON处理工具，模仿jq，具有更高的正确性和性能。Motor OS是为云虚拟化设计的操作系统，优化了性能和安全性。Pipelight是一个支持多种配置语言的自动化工具，便于监控和管理重复性任务。