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    如何让深度学习在手机应用上也能加速跑?看完这篇文章你就知道了

    目前使用了深度学习技术的移动应用通常都是直接依赖云服务器来完成DNN所有的计算操作,但这样做的缺点在于移动设备与云服务器之间的数据传输带来的代价并不小(表现在系统延迟时间和移动设备的电量消耗);目前移动设备对DNN通常都具备一定的计算能力,尽管计算性能不如云服务器但避免了数据传输的开销。 论文作者提出了一种基于模型网络层为粒度的切割方法,将DNN需要的计算量切分开并充分利用云服务器和移动设备的硬件资源进行延迟时间和电量消耗这两方面的优化。Neurosurgeon很形象地描述了这种切割方法:向外科医生

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    图像可搜索加密(一):问题与方案概览

    在之前的文章中,我们对文本数据的可搜索加密方案[1]进行过简单介绍。如今,除了文本搜索之外,图像搜索也日益成为一项不可或缺的技术。随着智能设备的快速发展,图像数据量呈几何级数增长,同时公共云服务也提供了非常低廉的图像存储和检索服务。但这里面潜藏着一个严重的问题,那就是图像数据中大量的个人敏感信息有可能被外部攻击者或不完全可信的云服务提供商窃取,这无疑给用户隐私安全带来了巨大的风险。因此,如何在不泄露敏感信息的前提下,实现高效和准确的图像搜索,即所谓的“图像可搜索加密”,成了一个极具研究价值的课题。

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    【IoT应用创新大赛】智能快递箱的设计与实现

    物联网时代的来临给生活带了科技感,让生活充满了便捷,在物流领域产生了重要的推动作用。可以说,物联网是开启物流信息化整合的时代引擎,谁抓住了物联网,谁就抓住了物流行业的未来!面对物流快递业务量的爆发式增长,“最后100米”配送已成为制约递送效率的关键性因素。为突破物流快递中这“最后100米”障碍,根据现代物品流通更网络化、电子化、自动化的发展趋势,融合了网络购物、电子商务、物流方式等现代商业运营模式,将远程通讯、GPRS定位、自动控制等电子科技融为一体,它将以全新的商业运营模式,引领并满足人们快捷、便利、低成本的物流消费生活方式。快递终端的自助化简化了人工操作流程,提高了工作效率和准确性,可大大降低企业的运营成本。

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