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1.
基于卷积神经网络(CNN)的移动应用程序通常处理的是计算密集型任务,然而传统的云推理和端推理方式在低时延和高准确率方面仍面临着挑战。针对以上问题,提出了一种基于边端协同的CNN推理框架,它能让一个端设备和多个边缘服务器协同工作以提供CNN推理服务。该方法综合考虑高度动态的网络带宽和设备负载情况,分步决策出模型多个最佳分割位置以优化计算和通信权衡。基于硬件测试平台的实验评估表明,相较于3种流行的CNN推理方法,该方法实现了14.3%~67.5%的推理加速,提升边缘服务器的计算资源利用率100%。  相似文献   
2.
为提高高校图书馆的服务质量和效率,解决图书馆开放时间和教师上课时间冲突的问题,基于B/S模式设计了高校图书馆远程还书系统.该系统的设计与实现,为教师提供了方便,使高校图书馆工作更趋完善.  相似文献   
3.
文中阐述了后互联网时代的重要特征就是物联网的产业应用和智慧服务;提出了以智慧服务终端、智慧服务网络、虚拟信息平台和智慧服务平台为核心的智慧服务商店3S物联网技术体系结构.为推动物联网和智慧服务产业的发展,设计了学科链、技术链和产业链三链协同的物联网协同创新体系;研究了物联网智慧服务的产业结构、发展思路和协同发展策略.  相似文献   
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