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本文是LLM系列文章，针对《EdgeMoE:FastOn-DeviceInferenceofMoE-basedLargeLanguageModels》的翻译。EdgeMoE：基于MoE的大型语言模型的快速设备推理摘要1引言2实验与分析3EDGEMOE设计4评估5相关工作6结论摘要GPT和LLaMa等大型语言模型（LLM）由于其在广泛的机器学习任务中的卓越能力，迎来了机器智能的一场革命。然而，LLM

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用Xcode和on-deviceDetection追踪APP挂起什么是hangs？短时间无反应，大于250毫秒没反应。主线程忙，或者主线程等待其他线程或系统资源，导致APP反应慢。检测挂起的新增时期在iOS16和Xcode14以前，MetrickKit可以在betaApp和publicApp阶段收集挂起率和诊断报告，XcodeOrganizer可以在publicApp阶段提供挂起的统计数据。在iO

EffecientOn-DeviceDeepLearningResearchStudent:WenxuanZengSchool:UniversityofElectronicScienceandTechnologyofChinaDate:2022.3.25-2022.4.3文章目录EffecientOn-DeviceDeepLearningResearch1Whatarethemajorchalle

http://arxiv-ai.com/discuss?id=1907.01989由于其较低的延迟和增加的隐私，因此期望用于移动电话的机器学习模型的设备上推断。然而，由于有限的计算能力，热约束和能量消耗，仅在移动CPU上运行这样的计算密集型任务可能是困难的。应用程序开发人员和研究人员已开始利用硬件加速器来克服这些挑战。最近，设备制造商正在使用神经处理单元进入高端手机进行设备推断，但这只占手持设备的

On-DeviceNeuralNetInferencewithMobileGPUsJuhyunLee,NikolayChirkov,EkaterinaIgnasheva,YuryPisarchyk,MoganShieh,FabioRiccardi,RamanSarokin,AndreiKulik,MatthiasGrundmann1600AmphitheatrePkwy,MountainView,

MediaPipeHands:On-deviceReal-timeHandTracking论文信息简介MediapipeHands手掌检测器BlazePalmDetector手部骨骼检测HandLandmarkModel数据集构造应用References论文信息论文题目：MediaPipeHands:On-deviceReal-timeHandTracking发表：ArXiv,2020作者信息：Z

链接：IEEEXploreFull-TextPDF:ieeexplore.ieee.org/stamp/stamp.jsp?tp=&arnumber=8733825作者：HyesungKim（延世大学团队）一点感悟：区块链和联邦学习这块儿韩国大学这边起步很早，很经典的文章都能看到他们的身影。Motivation：随着联邦学习的流行，谷歌团队也提出了vanillaFL模型。但是该模型存在3个缺陷：1

设备端实时手部追踪0.摘要(Abstract)1.简介(Introduction)2.架构(Architecture)2.1手部检测器2.2手部坐标预测模型（HandLandMarkModel）3.数据集和标注（DataSetAndAnnotation）4.试验结果（Result）5.使用MediaPipe的具体实现（ImplementationInMedisPipe）6.应用举例（Applica

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  本文提出使用使用联邦蒸馏（federateddistillationFD）和联邦增强（federatedaugmentationFAug）来解决联邦学习中客户端数据非独立同分布和客户端之间通讯开销大的问题。论文地址：Communication-EfficientOn-DeviceMachineLearning:FederatedDistillationandAugmentationunderN

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