الأبحاث المرتبطة بالكلمة المفتاحية: أجهزة الحافة
-
تعزيز التدريب القائم على الوعي بالتكميم على الأجهزة الطرفية من خلال اختيار مجموعة النسب الانتروبي وتصحيح الطبقات المتسلسلة Enhancing Quantization-Aware Training on Edge Devices via Relative Entropy Coreset Selection and Cascaded Layer Correction
2026 | المؤلف: Yujia Tong وآخرون | المجلة: IEEE Transactions on Mobile Computing | المجال: الرؤية الحاسوبية والتعرف على الأنماط (Computer Vision and Pattern Recognition)تقدم ورقة البحث QuaRC، وهو إطار عمل جديد مصمم لتعزيز التدريب المعتمد على الكوانتيزات (QAT) على الأجهزة الطرفية من خلال معالجة التحديات المرتبطة بأخطاء الكوانتيزات عند استخدام مجموعات بيانات صغيرة. مع انتشار الحوسبة المحمولة والأطراف، زادت الحاجة إلى نماذج كوانتيزات منخفضة البت، مما يتطلب إعادة التدريب على بيانات الأطراف مع الحفاظ على الخصوصية. تتطلب طرق…
-
نماذج TinyML لتقدير حالة الصحة لبطاريات الليثيوم أيون بناءً على طيف الامتزاز الكهربائي الكيميائي TinyML models for SoH estimation of lithium-ion batteries based on Electrochemical Impedance Spectroscopy
2026 | المؤلف: | المجلة: Journal of Power Sources | المجال: هندسة السيارات (Automotive Engineering)تقدم هذه الورقة البحثية تطوير نماذج TinyML لتقدير حالة الصحة (SoH) للبطاريات باستخدام بيانات طيف الامتصاص الكهربائي (EIS). يتم استكشاف منهجيتين: الطريقة A، التي تستخدم نموذج دائرة مكافئ (ECM)، والطريقة B، التي تستفيد من بيانات EIS الخام. تشير النتائج إلى أن الطريقة B، وخاصة نموذج الشبكة العصبية الالتفافية-وحدة التكرار المغلقة (CNN-GRU)، تتفوق على الطريقة A،…
-
نحو الذكاء العام الحدي عبر نماذج اللغة الكبيرة: الفرص والتحديات Toward Edge General Intelligence via Large Language Models: Opportunities and Challenges
2026 | المؤلف: Handi Chen وآخرون | المجلة: IEEE Network | المجال: شبكات واتصالات الحاسوب (Computer Networks and Communications)تقدم هذه القسم نظرة عامة على الذكاء الحدي (EI) وتطوره إلى الذكاء العام الحدي (EGI) من خلال دمج نماذج اللغة الكبيرة (LLMs). لقد سهل EI الخدمات المحلية في الوقت الحقيقي من خلال الاستفادة من قدرات الحوسبة في الشبكة الحدي. يعزز الانتقال إلى EGI القدرة على التكيف والمرونة في التطبيقات التي تتطلب تفكيرًا متقدمًا. تحدد الدراسة…
-
التعلم الفيدرالي القائم على الاستدلال مع ضبط معلمات هايبر التكيفية لتوقع الطاقة المنزلية Heuristic based federated learning with adaptive hyperparameter tuning for households energy prediction
2026 | المؤلف: Liana Toderean وآخرون | المجلة: Scientific Reports | المجال: الذكاء الاصطناعي (Artificial Intelligence)تقدم ورقة البحث نهجًا جديدًا للتعلم الفيدرالي الهرمي يهدف إلى تعزيز دقة نماذج توقع استهلاك الطاقة المنزلية. من خلال تدريب نماذج الذكاء الاصطناعي مباشرة على أجهزة الحافة المنزلية، تتناول الدراسة التحديات التي تطرحها البيانات غير المستقلة وغير المتجانسة، والتي غالبًا ما تؤدي إلى تقليل دقة التوقعات. تتضمن الحل المقترح تجميع الأسر ذات الملفات الشخصية الطاقية…