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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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为进一步提升护岸材料对面源污染物的净化能力,采用骨料交联法制备了具有较高透水率的多孔生态砌块,研究骨料粒径与砌块透水率的关系,并采用动水挂膜法对不同透水率的生态砌块进行反硝化细菌表面负载,在此基础上,研究所制备的不同骨料粒径的生态砌块的透水率、比表面积等对水体中硝态氮去除率的耦合效应。结果表明:在相同孔隙率条件下生态砌块的透水率随比表面积的增加而降低,且随着骨料粒径的增大而提高;生态砌块对水体中硝态氮的去除率随透水率的增加呈现先增大再减小的趋势,其中骨料粒径为7~11 mm,透水率为6.6 m L/(s.cm~2)的多孔生态砌块对硝态氮的去除率可达90.3%。 相似文献
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双辊铸轧是一种高效制备金属薄板带坯的先进技术,在铸轧过程中,熔池内的液态金属受到强冷、熔体对流的影响;随着铸轧速度的提高,熔池深度向轧制方向延伸,熔池头部的金属熔体受到轧制压力的作用,作采用双辊铸轧工艺,在实验室小型工业铸轧机上以不同的铸轧速度生产出2mm和3mm纯铝薄板带坯,通过对铝带坯凝固区的显微组织观察及熔池温度场特性的分析,对铸轧速度对液态金属的凝固行为的影响进行了研究。图2,参10. 相似文献
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采用偏光显微镜观察PDC(聚晶金刚石复合片)刀具切削花岗岩的微观过程,研究切削过程微裂纹产生和扩展的规律。分析了矿物特性如矿物成份、晶粒大小及初始裂纹等对微观裂纹扩展路径的影响。研究结果表明:在切削深度较小时,矿物特性对花岗岩微裂纹的产生与扩展过程起主导作用。 相似文献