医学 AI

Toward Energy-Efficient and Low-Power Arrhythmia Detection for Wearable Devices

迈向可穿戴设备的节能低功耗心律失常检测

Floriaan Bulten, Yawar Rasheed, Arlene John, Vincenzo Stoico, Ghayoor Gillani

机构 * Computer Architecture for Embedded Systems, University of Twente, The Netherlands（嵌入式系统计算机架构，特文特大学，荷兰） ； Biomedical Signals and Systems, University of Twente, The Netherlands（生物医学信号与系统，特文特大学，荷兰） ； Faculty of Science, Computer Science, Vrije Universiteit Amsterdam, The Netherlands（科学学院，计算机科学，阿姆斯特丹自由大学，荷兰） 纠错

专题命中 健康监测 ：diagnosis(abstract)；分类 cs.LG

AI总结 研究针对可穿戴设备心律失常检测中深度学习算法功耗高的问题，通过数据精度降低和近似乘法等近似技术，在保持分类性能的同时显著降低功耗，延长了可穿戴设备电池寿命。