檢索結果：共4筆資料 檢索策略： "謝仁偉".ccommittee (精準) and ckeyword.raw="排程"
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由於深度學習的進步，擴增實境的應用整合了虛擬與現實，為使用者提供了更智能的互動。在移動設備上實施擴增實境的應用是很困難的，因為深度學習演算法的高計算複雜度，導致了在電池有限的移動設備上巨大的能量消耗…
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為了權衡系統性能和系統功率，非對稱多核心架構被廣泛的應用於嵌入式系統。隨著系統中同時執行的應用程式數量日漸增加，功率消耗和最後一級緩存延遲也隨之增加。為了在功率限制下最大化系統性能，我們提出了適用於…
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為了最大限度地減少電池維護成本和污染，能量收集物聯網網路正在引起人們的關注。收集的能量不足會導致物聯網設備間歇性執行，並且延遲受限的應用程序可能無法及時響應。間歇性網路調度的挑戰來自於其他任務的干擾…
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提供系統永續性的無電池物聯網（IoT）裝置逐漸引起關注。然而，在這些裝置上執行具高能量需求及高計算需求的深度神經網路（DNNs）時，面臨反應延遲與能源不足的挑戰。為了提升無電池裝置的計算能力和能量資…