优化策
-
数字孪生：让智能家居告别“浪费”，实现精准节能减排！
看到这个关于“数字孪生”和智能家居能耗管理的问题，我觉得特别有意思，也想来分享一下我的理解和看法。这个问题问得非常专业，直指未来智能家居发展的核心！ 数字孪生，让你的家拥有一个“虚拟双胞胎” 首先，咱们得理解什么是“数字孪生”...
-
边缘计算AI模型压缩：如何在资源受限设备上流畅运行？
边缘计算中，如何有效压缩深度学习模型并在工控机上流畅运行？ 问题： 边缘计算设备通常计算资源有限，存储空间也相对紧张。如何将一个复杂的深度学习模型有效地压缩，使其既能在资源受限的嵌入式工控机上流畅运行，又能保证检测性能不下降？ ...
-
边缘AI工业缺陷检测：模型、延迟与体积三维优化策略
在工业缺陷检测中，将目标检测模型部署到边缘嵌入式工控机上，并同时满足95%以上检测准确率、50毫秒以内推理延迟以及100MB以内模型大小这三重严苛要求，确实是一个典型的工程挑战。这不仅仅是单一技术点的突破，更需要系统性的优化策略和权衡。 ...
-
联邦学习在边缘设备上：模型压缩与加速的实用指南
在联邦学习（Federated Learning, FL）的场景下，如何有效地在资源受限的边缘设备上实现模型压缩和加速，同时确保模型的性能和可解释性，是一个兼具理论与实践挑战的关键问题。边缘设备通常面临计算能力、存储空间和电池寿命的限制，...
-
边缘AI模型瘦身术：PTQ与QAT量化技术在不同硬件平台上的实战对比
在边缘计算日益普及的今天，将复杂的深度学习模型部署到资源受限的设备上，成为许多开发者面临的挑战。模型量化作为一种有效的模型优化技术，通过降低模型参数的精度，显著减少模型大小、降低内存占用并加速推理过程，是解决这一难题的关键。本文将深入探讨...
