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近年来,神经网络在语音识别、计算机视觉、自然语言处理等领域都取得了良好的进展.大量的神经网络被部署于诸如手机、摄像头等依赖电池或太阳能供电的小型设备.但神经网络参数量大计算复杂,需占用大量计算资源并消耗电能,从而限制了其在资源受限平台上的应用.学术界和工业界逐渐关注于神经网络的高能耗问题.神经网络轻量化方法可以有效地减少参数数量、降低参数精度或优化计算过程从而降低神经网络能耗.本文从能耗优化的角度梳理了神经网络能耗估算方法和神经网络轻量化方法的基本思路,综述了近年来该领域主要研究成果,并提出了能耗估算和能耗优化的神经网络轻量化方法存在的挑战及进一步研究的方向.其中神经网络能耗估算方法包括测量法、分析法和估算法.能耗优化的神经网络轻量化方法包括剪枝、量化、张量分解和知识蒸馏.对于进一步研究方向我们认为,首先需要建立可自适应网络类型的能耗模型;然后需要考虑平衡精度和能耗的轻量化方法.其次需要实现硬件平台可泛化的轻量化方法;最后开发搜索空间可约束的轻量化方法. 相似文献
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机器翻译译文质量估计(Quality Estimation,QE)是指在不需要人工参考译文的条件下,估计机器翻译系统产生的译文的质量,对机器翻译研究和应用具有很重要的价值。机器翻译译文质量估计经过最近几年的发展,取得了丰富的研究成果。该文首先介绍了机器翻译译文质量估计的背景与意义;然后详细介绍了句子级QE、单词级QE、文档级QE的具体任务目标、评价指标等内容,进一步概括了QE方法发展的三个阶段: 基于特征工程和机器学习的QE方法阶段,基于深度学习的QE方法阶段,融入预训练模型的QE方法阶段,并介绍了每一阶段中的代表性研究工作;最后分析了目前的研究现状及不足,并对未来QE方法的研究及发展方向进行了展望。 相似文献
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磁齿轮复合电机(MGM)是一种自带减速效应的新型多气隙磁场调制型永磁电机,因其转矩密度大、功率因数高,近年来在混动/电动汽车、低速大转矩直驱、航空航天等领域的应用前景获得了业界的广泛关注;MGM非接触传动的特点使其在医药食品、新能源发电、石油化工等方面具有发展潜力。该文首先介绍磁力齿轮及多种磁齿轮复合电机的工作原理,介绍和比较磁齿轮与电机常见的复合方式及其特点;按照单元排布方式、调制结构、电机及磁齿轮类型等分类梳理近年来MGM在拓扑结构上的研究和创新,介绍各类磁通方向及运行方式MGM的研究。然后介绍MGM近年来在高减速比、低成本、无级变速等一些关键问题上的进展。最后总结磁齿轮复合电机的业界应用现状,并对其应用前景进行展望。 相似文献
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内容导读目前,针对潜在6G关键技术的场景与需求研究成为学术界的热点。面向未来更多类型终端的智能互联与新兴服务的需求,人工智能应用于无线通信物理层的信道估计、编译码及接收机设计,解决基于大数据的网络自主优化,基于泛在无线感知和边缘侧的强大算力构成的多接入边缘计算,已成为6G无线技术发展的重要趋势。在未来智能车联网、物联网、有人/无人交互、全息通信等场景下,面向未来的智能通信计算融合需求,存在许多拟待解决的关键科学问题。 相似文献
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我国积极应用物联网技术,充分发挥物联网技术的优势,建立智能化物联网管理平台,运用智能技术进行消防检查工作.应用物联网技术,使传统的消防监督检查工作方式发生变化,包括消防监督工作方式、应急救援方式以及灭火扑救方式等. 相似文献
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岩石矿物中的各种化学成分和元素含量的分析方法,既为开采矿山提供了相应的理论依据,也给矿山的开采工作提供了相当大的助力。笔者通过解释微波能分解试样反应原理以及微波能加热的特点,并分析微波能加热过程中会出现的问题以及其在化学分析中的应用前景等问题,以期为相关工作者提供帮助。 相似文献