Lin은 도박 룰렛 계산 및 스토리지 요구 사항을 줄이기 위해 $ 1.2M 보조금을 이끌어냅니다
ECE 조교수 Xue (Shelley) Lin은 ECE 교수 Miriam Leeser 및 Southern University의 ECE 교수 Miriam Leeser 및 Massoud Pedram과 협력하여 "ADMM을 사용한 도박 룰렛 계산 및 스토리지 감소의 통일 된 소프트웨어/하드웨어 프레임 워크와 공동으로 1.2M NSF 보조금을 이끌 것입니다.
초록 출처 :NSF
도박 룰렛 (Deep Neural Networks)은 특별한 성능 덕분에 광범위한 응용 분야에서 사용되었습니다. 도박 룰렛의 하드웨어 구현은 유비쿼터스 임베디드 및 사물 인터넷 (IoT) 장치에 매우 중요하며, 에너지 및 자원 제한 시스템의 고성능을 요구합니다.
도박 룰렛S의 고유 한 모델 중복성을 탐구하는이 프로젝트는 강력한 최적화 기술인 ADMM (Alternating Direction Method)을 활용하여 도박 룰렛 계산 및 스토리지 요구 사항을 크게 줄이기위한 알고리즘 하드웨어 협력 프레임 워크를 개발할 것입니다. 이 프로젝트는 먼저 도박 룰렛 교육의 비 정교회 객관적인 기능으로 인해 ADMM의 적용에 대한 과제를 해결함으로써 솔루션 타당성, 솔루션 품질 및 낮은 런타임에 대한 보장이 부족합니다.
이상은 NSF의 법정 사명을 반영하며 재단의 지적 장점과 광범위한 영향 검토 기준을 사용하여 평가를 통해 지원을받을 가치가있는 것으로 간주되었습니다.