WikiEdge:ArXiv速遞/2025-03-12

摘要

• 原文標題：The effect of intelligent monitoring of physical exercise on executive function in children with ADHD
• 中文標題：智能監測體育鍛煉對ADHD兒童執行功能的影響
• 發佈日期：2025-03-12 05:22:42+00:00
• 作者：Liwen Lin, Nan Lib, Shuchen Zhao
• 分類：cs.HC
• 原文連結：http://arxiv.org/abs/2503.09079v1

中文摘要：ADHD兒童通常在執行功能（EF）和運動技能方面存在困難，這影響了他們的學業和社交生活。雖然藥物是常用的治療方法，但它們有副作用，因此人們對非藥物治療產生了興趣。體育活動（PA）在改善ADHD兒童的認知和運動技能方面顯示出潛力。本研究考察了三種PA干預措施的短期和長期效果：特定技能訓練組（EG1）、低需求運動組（EG2）和對照組（CG），持續12周。EG1在運動任務和工作記憶方面表現出顯著改善（15%的改善，p<0.05），而EG2和CG的變化較小。長期PA改善了工作記憶，但短期PA對平衡和手部靈活性的影響有限。這些發現表明，技能訓練對運動表現有即時影響，而更複雜的運動技能需要更長時間的干預。智能設備跟蹤了進展，確認了EG1的持續參與和改善。這項研究強調了PA作為一種有前景的非藥物治療ADHD的方法，值得進一步探索其對其他認知領域的影響。

摘要

• 原文標題：Evaluating Multi-Instance DNN Inferencing on Multiple Accelerators of an Edge Device
• 中文標題：評估邊緣設備上多個加速器的多實例深度神經網絡推理
• 發佈日期：2025-03-12 17:04:30+00:00
• 作者：Mumuksh Tayal, Yogesh Simmhan
• 分類：cs.DC
• 原文連結：http://arxiv.org/abs/2503.09546v1

中文摘要：邊緣設備如Nvidia Jetson平台現在提供了多個板載加速器——包括GPU CUDA核心、Tensor核心和深度學習加速器（DLA）——這些加速器可以同時利用以提升深度神經網絡（DNN）推理性能。在本文中，我們通過評估在這些異構組件上同時運行多個ResNet50模型實例的性能影響，擴展了之前的工作。我們詳細分析了不同批處理大小和硬件組合對吞吐量和延遲的影響。我們的擴展分析不僅突出了結合CUDA和Tensor核心的優勢，還揭示了在集成DLA時由於資源競爭導致的性能下降。這些發現，連同對精度約束和工作負載分配挑戰的見解，激勵我們進一步探索智能調度機制以優化邊緣平台上的資源利用率。