檢索結果:共4筆資料 檢索策略: "Chin-Hsien Wu".ecommittee (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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為了維持物聯網網路的可持續性,無電池裝置成為可能的解決方案。然而,有限的採集能量造成系統常因不充足的能源而中斷執行,進而降低系統的服務品質(QoS)。為了減少能源消耗並同時維持物聯網應用的服務品質(…
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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…