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本文介绍了一个基于PyTorch的框架，用于剪枝二值化神经网络，并提出了一种新颖的全局加权剪枝方法，该方法在准确率和剪枝率方面表现优异，使得在像FPGA这样的边缘硬件上进行高效部署成为可能。
本文介绍了可微分逻辑门网络（Diff-Logic）作为传统神经网络的一种硬件原生替代方案，用于边缘设备上的实时脑电图分类，在显著降低延迟和模型大小的同时实现了有竞争力的性能。