受限系统下深度学习技术的突破与应用：性能驱动的创新探索

一、引言

1.1研究背景与动机

在当今数字化时代，各种智能设备如智能手机、物联网传感器、嵌入式系统等广泛普及，这些设备在人们的生活和工作中扮演着重要角色。然而，它们大多属于内存和计算性能受限系统。例如，许多物联网传感器节点仅配备了几十KB的内存和低功耗的微控制器，其计算能力远远无法与传统的高性能服务器相比。在智能手机领域，尽管硬件性能不断提升，但面对日益复杂的应用需求，内存和计算资源仍显紧张，特别是在运行一些大型深度学习应用时，常出现卡顿甚至无法运行的情况。

深度学习技术近年来取得了飞速发展，在图像识别、语音识别、自然语言处理等众