针对6G时代将会是移动通信与人工智能紧密结合的时代，产生数量庞大的边缘智能信号处理节点的趋势，提出了一种可部署于资源受限的边缘设备上的高效智能电磁信号识别模型。首先，通过绘制电磁信号的星座图将电磁信号具象为二维图像，并根据归一化点密度对星座图上色以实现特征增强；然后，使用二值化深度神经网络对其进行识别，在保证识别准确率的同时明显降低了模型存储开销以及计算开销。采用电磁信号调制识别问题进行验证，实验选取常用的8种数字调制信号，选择加性高斯白噪声为信道环境。实验结果表明，所提方案可以在信噪比为-6～6 dB的噪声条件下获得96.1%的综合识别率，网络模型大小仅为166 KB，部署于树莓派4B的执行时间为290 ms，相比于同规模的全精度网络，准确率提升了0.6%，模型缩减到
2022-10-24 21:06:27
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边缘智能产业生态架构已形成，主要有两类参与者，第一类设计到边缘智能技术、产品、解决方案等核心业务的研究、生产、经营、应用闭环的流程。
第二大类主要是为边缘智能这一闭环流程提供研发标准制定、产业组织等服务，对应的是一些科研机构开展边缘智能各个课题研发，标准化组织推出边缘智能端到端标准和参考架构。
2022-01-08 16:43:02
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GAP8边缘计算模块的规格书，适用于边缘计算，嵌入式AI开发人员。本文介绍了GAP8的详细属性和一些应用场景，全英文，后续可能会翻译
2021-12-15 17:02:52
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Intel® Quark技术将Intel®处理器强大的处理能力推进到物联网(IoT)前所未有的深度。了解如何利用这种片上系统(SoC)系列产品构建先进的边缘和网关设备，简化端到端连接。
2021-11-10 10:25:47
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