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AND代表“并且”；OR代表“或者”；NOT代表“不包含”；(注意必须大写,运算符两边需空一格)

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范例一：(K=图书馆学 OR K=情报学) AND A=范并思 AND Y=1982-2016
范例二：P=计算机应用与软件 AND (U=C++ OR U=Basic) NOT K=Visual AND Y=2011-2016

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机构

1 篇 school of big da...

作者

1 篇 zheng yifan

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1 篇 其他

检索条件"主题词=adaptive inference scheduling"

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详细简洁

排序：

Research on Optimization Algorithm of Embedded AI Real-Time Deep Learning Model in IoT Devices 5

Research on Optimization Algorithm of Embedded AI Real-Time ...

引用

5th IEEE International Conference on Power, Electronics and Computer Applications, ICPECA 2025

作者： Zheng, Yifan School of Big Data Fuzhou University of International Studies and Trade Fuzhou Fujian China

ISBN: (纸本)9798331533694

This paper focuses on the optimization algorithm of embedded AI real-Time deep learning models in IoT devices, aiming to solve the problem of efficient and low-latency inference in resource-constrained environments. In order to solve the problems of high computational complexity and large memory occupation of existing models when running on embedded devices, this paper proposes a multi-stage optimization framework, which combines model compression, quantization and acceleration techniques to significantly improve the real-Time performance of the model. We have introduced a structured pruning approach that reduces the amount of model parameters and computational overhead by removing redundant neurons and channels. Secondly, converting the floating-point number into a low-bit integer representation, which further reduces the memory occupation and computational complexity. In addition, an adaptive inference scheduling algorithm was designed to dynamically adjust the inference path according to the characteristics of the input data, which improved the response speed and energy efficiency ratio of the model. The optimized model in this paper achieves more than 50% improvement in inference speed in multiple IoT application scenarios, while maintaining a high accuracy rate. © 2025 IEEE.

关键词： adaptive inference scheduling embedded AI Internet of Things model compression real-Time optimization

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