On-Device

搭建谷歌 Gemini，体验谷歌版GPT4

Gemini1.0提供了三个不同的尺寸版本，分别如下：GeminiUltra：规模最大、能力最强，用于处理高度复杂的任务；GeminiPro：在各种任务上扩展的最佳模型；GeminiNano：用于端侧（on-device

会记忆的鱼·2024-01-19 13:06

Federated Unlearning for On-Device Recommendation

WSDM2023CCF-BFederatedUnlearningforOn-DeviceRecommendation本文工作的主要介绍本文主要介绍了一种名为FRU（FederatedRecommendationUnlearning）的联邦学习框架，用于在设备端的推荐系统中实现用户数据的有效擦除和模型重建。FRU通过存储用户的历史更新并校准这些更新，实现了有效的用户数据擦除和模型重建，从而保护用户隐

jieHeEternity·2024-01-11 00:33

3D hand pose：MediaPipe Hands: On-device Real-time Hand Tracking

MediaPipeHands:On-deviceReal-timeHandTracking论文解析0.摘要1.Introduction2.框架2.1BlazePalmDetector2.2HandLandmarkModel3.DatasetandAnnotation4.Results5.MediaPipegraphforhandtracking6.手势识别的应用论文链接：https://arxiv

AIRV_Gao·2023-12-25 00:38

阅读笔记 | Mistify: Automating DNN Model Porting for On-Device Inference at the Edge

SummaryDeepneuralnetworks(DNNs)areincreasinglyusedinedgecomputingapplications,whererunninginferenceontheedgeprovidesbenefitslikelowerlatency,betterprivacy,andreliabilitycomparedtothecloud.However,this

一条独龙·2023-12-03 10:02

mediapipe Hand-tracking Usage 实记

FaceandhandtrackinginthebrowserwithMediaPipeandTensorFlow.js博客：谷歌TensorFlow团队和MediaPipe联合推出两款软件包，可对面部和手部特征进行跟踪blog：On-Device

爱学习的卡比兽·2023-12-01 17:33

EdgeMoE: Fast On-Device Inference of MoE-based Large Language Models

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

UnknownBody·2023-09-20 10:47

科技周刊On-Device AI系列连载

AI,machinelearning,deeplearning,autonomoussystemsandneuralnetworksarenotjustbuzzwordsandphrases.Increasedcomputepower,moreefficienthardwareandrobustsoftware,aswellasanexplosioninsensordatafromtheInter

格物智慧·2023-07-18 19:33

Track down hangs with Xcode and on-device detection

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

呦释原点·2023-04-09 02:16

【轻量化深度学习】Efficient On-Device Deep Learning Research

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

Mr.zwX·2022-12-22 06:27

TensorFlow Lite相关实现: On-Device Neural Net Inference with Mobile GPUs

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

xiexiecn·2022-11-28 05:52

On-Device Neural Net Inference with Mobile GPUs

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

Yongqiang Cheng·2022-11-28 04:12

[论文评析]MediaPipe Hands: On-device Real-time Hand Tracking， ArXiv,2020

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

MasterQKK 被注册·2022-11-27 17:54

联邦学习-区块链论文笔记：Blockchained On-Device Federated Learning

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

学习的学习者·2022-11-26 06:42

MediaPipe Hands: On-device Real-time Hand Tracking 论文阅读笔记

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

炼丹狮·2022-11-23 04:21

Blockchained On-Device Federated Learning学习笔记

BlockchainedOn-DeviceFederatedLearning学习笔记一、文献翻译一、文献翻译知云文献翻译在区块链的设备上进行联合学习**摘要:**通过利用区块链，本文提出了一个区块链联邦学习(BlockFL)架构，其中交换和验证本地学习模型的更新。通过使用区块链中的共识机制，可以在没有任何集中训练数据或协调的情况下实现设备上的机器学习。此外，我们分析了BlockFL的端到端延迟模型

青癯·2022-07-16 07:00

Communication-Efficient On-Device Machine Learning: Federated Distillation and Augmentation 论文笔记

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

Zoran_卓·2021-05-20 20:13

iOS10 Speech Recognition语音识别API的使用

语音api通过与苹果的服务器通信或使用on-device语音识别器来实现语音识别，如果可用的话。

QQWeb1234qwe·2021-04-29 05:41

MobileNetV2: The Next Generation of On-Device Computer Vision Networks

Tuesday,April03,2018PostedbyMarkSandlerandAndrewHoward,GoogleResearchLastyearweintroducedMobileNetV1,afamilyofgeneralpurposecomputervisionneuralnetworksdesignedwithmobiledevicesinmindtosupportclassifi

广告行业动态BAP·2021-04-20 17:38

整图下沉，MindSpore图引擎详解

循环下沉是在on-device

喜欢打酱油的老鸟·2020-06-29 03:38

《On-Device Power Analysis Across Hardware Security Domains》笔记

简介TCHES2019上针对ArmTrustZone旁路安全性分析的一篇文章。https://tches.iacr.org/index.php/TCHES/article/view/8347摘要本文以SAML11评估板为例，演示了如何利用微控制器上的模拟数字转换器(ADC，AnalogtoDigitalConverter)接口实施针对Armv8-MTrustZone-M技术的跨域能量分析攻击(Cr

洛克xas·2020-01-26 23:28

google/mediapipe Demo

背景最近项目中要用到手势检测以及手势关键点追踪，回想起google的这篇文章“On-Device,Real-TimeHandTrackingwithMediaPipe”，打不开这个的，也可以看“中文版”

gaussrieman123·2020-01-14 19:02

英特尔为其跨平台HTML5 IDE发布更新的Android功能

通过一个新的on-device“AppAnalyzer（应用分析器）”应用从IntelXDK下载

WildChasefree·2014-01-03 10:00

Carbide.c++ On-Device Debug(ODD) 资源

dyw原创©，转载请注明出处几个Carbide.c++On-DeviceDebug(ODD)资源或教程链接：NokiaWiki: GettingStartedwithOn-DeviceDebuggingusingCarbide.c++PDF文档：Carbide_cpp_On_Device_Debugging_v1_0_en.pdf视频教程：Carbide_c++_ODD_v1.exe图解教程：Ca

dyw·2007-09-21 11:00

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