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移动设备多位数字识别

但是,据我们所知,在移动设备使用CNN进行多位数字识别尚未得到很好研究。 移动解决方案具有许多优点:便携、便宜且拥有便捷交互界面。但是,移动平台有其自身约束,例如实时响应速度、有限内存资源。...特别是,在移动设备运行CNN是一个具有挑战性问题,因为传统CNN通常需要大量内存。...简单CNN只需少量内存,并能在移动设备快速运行,实验结果表明它仍然可以达到不错准确度 - 错误率低于1%。 批量处理全连接层 批量化处理全连接层,更多参数得到重用,局部缓存更有效。...此外,系统还基于数字位置来计算哪些数字位属于同一个数。 识别 使用CNN识别每个图像块中数字。CNN在主机上训练,移动设备加载训练好参数。程序在全连接层中批量处理多个图像,加速CNN计算。...移动端实现 鉴于相对较低CPU性能和有限内存资源,在移动平台上实施CNN具有一定挑战。在这个项目中,,我们基于DeepBeliefSDK,一个面向移动平台开源CNN框架,构建了CNN。

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移动设备前端开发:特殊考虑因素探讨

响应式设计在移动设备上进行前端开发时,响应式设计是至关重要移动设备屏幕尺寸和分辨率与桌面设备不同,因此需要确保你网站或应用能够在不同屏幕提供良好用户体验。...以下是一些触摸事件处理注意事项:点击和触摸区域: 确保交互元素点击区域足够大,避免用户误操作。可以使用合适CSS样式或JavaScript来扩大可点击区域。...触摸优化动画: 如果有动画效果,确保它们在移动设备上流畅运行,避免卡顿和性能问题。性能优化移动设备资源有限,因此性能优化尤为重要。优化你网站或应用,以确保它们在移动设备加载迅速且流畅运行。...测试和调试在移动前端开发过程中,确保进行充分测试和调试,以保证应用在不同移动设备和浏览器兼容性和稳定性。多设备测试: 测试你应用在不同设备和不同尺寸屏幕显示效果。...浏览器兼容性不同移动设备可能使用不同浏览器,而且移动浏览器版本也会有所不同。确保你应用在主流移动浏览器中都能正常运行和显示。

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    INFOCOM 2023 | 基于多核移动设备节能 360 度视频流

    图 1 现代移动设备具有多核心三集群处理器架构,包括三个处理器集群,每个集群都被设计用于有效地处理不同类型工作负载。...客户端能效模型 移动设备在360°视频流中能源消耗主要包括两部分:视频下载(Pd)和视频处理(Pp)。...下载能源与视频质量级别和无线链接接口有关,而处理能源与视频质量级别和移动设备硬件特性有关。...与其他研究类似,每个视频被划分为一系列视频段,每个段包含一秒视频。用户观看区域由观看中心和终端设备视场(FoV)确定,水平和垂直方向均设为100度。...这些评估结果证明了所提出EQA算法在实际应用中有效性和优越性,特别是在节省能源和保持高QoE方面。 结论 本文识别了移动设备360°视频流能源效率问题,并提出了能效360°视频流算法。

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    2018 年 9 月 21 日 ,凌钰城(Google Brain 软件工程师)带来一场《TensorFlow Lite:TensorFlow在移动设备与嵌入式设备轻量级跨平台解决方案》演讲,本文将对演讲做一个回顾...在终端 / 设备运行机器学习日益重要 今天,机器学习发展日新月异,机器学习不仅部署在服务器端,运行在个人电脑,也存在于我们生活中许许多多设备,比如移动设备和智能手机。...再比如Google照片app,可以通过机器学习来制作背景虚化、人像清晰照片,这些在移动设备、智能手机上机器学习应用很有用、很有趣。 在移动设备实现机器学习,可以有两种实现方法。...一种是在设备收集数据,传递给云端,服务器执行机器学习任务,最后把结果回传给设备。另一种方法是在终端设备运行所有功能,包含机器学习模型。...什么是TensorFlow Lite TensorFlow Lite是TensorFlow在移动设备运行机器学习跨平台解决方案,具有低延迟、运行时库 (runtime library) 极小等特性,

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