捕捉片是由飞机发动机从发射颗粒产生的凝结径，这会扰乱地球的辐射预算。仿真建模用于解释关节尾部的形成和开发。这些模拟在计算密集型上，依赖于高性能计算解决方案，并且关节尾结构的定义不当。我们提出了一个视觉计算系统，以协助定义围栏及其特征，以及计算机生成的飞机发动机仿真参数的分析。我们系统的后端利用了一种缩小构造标准和聚类方法来检测概括的形状和进化，并确定相似的模拟运行。前端系统有助于分析跨多个模拟运行的节尾及其参数。与领域专家的评估表明，这种方法成功地帮助了关注数据调查。
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尽管基于尖峰神经网络（SNN）的神经形态计算体系结构越来越引起人们的兴趣，作为通往生物学上的机器学习的途径，但注意力仍然集中在神经元和突触等计算单元上。本文从这种神经突触的角度转移，试图探索神经胶质细胞的自我修复作用，尤其是星形胶质细胞。这项工作研究了与星形胶质细胞计算神经科学模型的更强相关性，以开发具有更高程度的生物效率的宏模型，从而准确地捕获了自我修复过程的动态行为。硬件软件共同设计分析表明，生物形态的星形胶质细胞调节有可能在神经形态硬件系统中自我修复硬件现实的故障，具有更好的精度和修复收敛，以实现MNIST和F-MNIST数据集的无监督学习任务。
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人类活动识别（HAR）是健康监测的关键应用之一，需要连续使用可穿戴设备来跟踪日常活动。本文提出了一种适用于适用于低功率边缘装置的节能HAR（AHAR）的自适应CNN。与传统的早期退出架构不同，这是基于分类信心的出口决策，AHAR提出了一种新的自适应架构，其使用输出块预测器选择在推理阶段期间使用的基线架构的一部分。实验结果表明，传统的早期退出架构遭受性能损失，而我们的自适应架构提供类似或更好的性能作为基线，同时节能。我们验证了从两个数据集合机会和W-Har分类机置活动的方法。与机会数据集的雾/云计算方法相比，我们的基线和自适应架构分别显示了相当的加权F1得分为91.79％，分别为91.57％。对于W-HAR数据集，我们的基线和自适应架构分别优于最先进的工程，其加权F1分别为97.55％和97.64％。与机会数据集的作品相比，真实硬件对真实硬件的评估表明，我们的基线架构是显着的节能（少422.38倍）和记忆效率（14.29倍）。对于W-Har DataSet，与最先进的工作相比，我们的基线架构需要2.04倍的能量和2.18倍的内存。此外，实验结果表明，我们的自适应架构是12.32％（机会）和11.14％（W-HAR）的节能，而不是我们的基线，同时提供类似的（机会）或更好的（W-HAR）性能，没有显着的记忆开销。
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