据TechXplore网3月30日消息，韩国大邱庆北科学技术院（DGIST）研究人员开发出一种名为VisionScaling的算法，结合了学习模型和资源优化技术，旨在解决6G移动视觉服务所需的高水平计算能力和复杂学习模型的问题。这一算法采用了在线凸优化（OCO）方法，能够同时实时优化学习模型、计算与网络资源，以提高性能并节约能源。研究结果表明，VisionScaling算法相较于之前的技术，在保持平均精度的同时能降低至少30%的能耗，缩短端到端延迟39%。这项研究未来有望为基于深度学习的移动服务提供技术基础，以满足对更高内存/计算资源的需求。

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