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== 摘要 == * '''原文标题''':The effect of intelligent monitoring of physical exercise on executive function in children with ADHD * '''中文标题''':智能监测体育锻炼对ADHD儿童执行功能的影响 * '''发布日期''':2025-03-12 05:22:42+00:00 * '''作者''':Liwen Lin, Nan Lib, Shuchen Zhao * '''分类''':cs.HC *'''原文链接''':http://arxiv.org/abs/2503.09079v1 '''中文摘要''':[[ADHD]]儿童通常在[[执行功能]](EF)和[[运动技能]]方面存在困难,这影响了他们的[[学业]]和[[社交生活]]。虽然[[药物]]是常用的治疗方法,但它们有[[副作用]],因此人们对[[非药物治疗]]产生了兴趣。[[体育活动]](PA)在改善ADHD儿童的[[认知]]和运动技能方面显示出潜力。本研究考察了三种PA干预措施的短期和长期效果:特定技能训练组(EG1)、低需求运动组(EG2)和对照组(CG),持续12周。EG1在运动任务和[[工作记忆]]方面表现出显著改善(15%的改善,p<0.05),而EG2和CG的变化较小。长期PA改善了工作记忆,但短期PA对[[平衡]]和[[手部灵活性]]的影响有限。这些发现表明,技能训练对运动表现有即时影响,而更复杂的运动技能需要更长时间的干预。[[智能设备]]跟踪了进展,确认了EG1的持续参与和改善。这项研究强调了PA作为一种有前景的非药物治疗ADHD的方法,值得进一步探索其对其他[[认知领域]]的影响。 == 摘要 == * '''原文标题''':Evaluating Multi-Instance DNN Inferencing on Multiple Accelerators of an Edge Device * '''中文标题''':评估边缘设备上多个加速器的多实例深度神经网络推理 * '''发布日期''':2025-03-12 17:04:30+00:00 * '''作者''':Mumuksh Tayal, Yogesh Simmhan * '''分类''':cs.DC *'''原文链接''':http://arxiv.org/abs/2503.09546v1 '''中文摘要''':[[边缘设备]]如[[Nvidia Jetson]]平台现在提供了多个板载加速器——包括[[GPU]] [[CUDA]]核心、[[Tensor]]核心和[[深度学习加速器]](DLA)——这些加速器可以同时利用以提升[[深度神经网络]](DNN)推理性能。在本文中,我们通过评估在这些异构组件上同时运行多个[[ResNet50]]模型实例的性能影响,扩展了之前的工作。我们详细分析了不同批处理大小和硬件组合对[[吞吐量]]和[[延迟]]的影响。我们的扩展分析不仅突出了结合[[CUDA]]和[[Tensor]]核心的优势,还揭示了在集成[[DLA]]时由于资源竞争导致的性能下降。这些发现,连同对精度约束和工作负载分配挑战的见解,激励我们进一步探索智能调度机制以优化[[边缘平台]]上的资源利用率。
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