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计算机科学 > 网络与互联网架构

arXiv:2501.06191v1 (cs)
[提交于 2024年12月18日 ]

标题: 面向将深度学习应用于物联网:一种模型和一种框架

标题: Towards Applying Deep Learning to The Internet of Things: A Model and A Framework

Authors:Samaa Elnagar, Kweku-Muata Osei-Bryson
摘要: 深度学习(DL)建模已成为近期关注的热点。随着将深度学习网络(DLNs)嵌入物联网(IoT)应用的需求不断加快,许多DL优化技术被开发出来,以使DL能够应用于IoTs。然而,尽管有众多的DL优化技术,准确性、延迟和成本之间始终存在权衡。此外,对于选择最适合特定场景的优化模型,没有具体的标准。因此,本研究旨在提供一个DL优化模型,以简化在IoTs上选择和重用DLNs。此外,研究提出了一个DL优化模型管理框架的初步设计。该框架将帮助组织选择最优的DL优化模型,从而在不牺牲质量的情况下最大化性能。这项研究还将通过为许多IT经理提供见解,帮助他们将DLNs应用于IoTs,如机器和机器人,从而丰富信息系统设计科学知识和行业。
摘要: Deep Learning (DL) modeling has been a recent topic of interest. With the accelerating need to embed Deep Learning Networks (DLNs) to the Internet of Things (IoT) applications, many DL optimization techniques were developed to enable applying DL to IoTs. However, despite the plethora of DL optimization techniques, there is always a trade-off between accuracy, latency, and cost. Moreover, there are no specific criteria for selecting the best optimization model for a specific scenario. Therefore, this research aims at providing a DL optimization model that eases the selection and re-using DLNs on IoTs. In addition, the research presents an initial design for a DL optimization model management framework. This framework would help organizations choose the optimal DL optimization model that maximizes performance without sacrificing quality. The research would add to the IS design science knowledge as well as the industry by providing insights to many IT managers to apply DLNs to IoTs such as machines and robots.
评论: 第17届欧洲、地中海和中东会议,EMCIS 2020,迪拜,阿拉伯联合酋长国,2020年11月25日、26日,论文集17。Springer International Publishing,2020
主题: 网络与互联网架构 (cs.NI)
引用方式: arXiv:2501.06191 [cs.NI]
  (或者 arXiv:2501.06191v1 [cs.NI] 对于此版本)
  https://doi.org/10.48550/arXiv.2501.06191
通过 DataCite 发表的 arXiv DOI

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来自: Samaa Elnagar [查看电子邮件]
[v1] 星期三, 2024 年 12 月 18 日 16:50:50 UTC (783 KB)
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