STLT
一种面向低轨卫星与地面站之间能量感知分布式推理的两阶段系统，通过离线分析缩小DNN拆分点搜索空间并结合在线轻量决策动态选择最优拆分点，以优化计算与通信能耗权衡。
时间轴 (近 90 天)
STLT是一个面向LEO卫星与地面站之间能量感知分布式推理的两阶段系统，其核心思路是将“搜索”与“决策”解耦。
STLT的第一阶段由离线分析器完成，刻画DNN架构特征，识别出一组有利的拆分点，从而缩减在线搜索空间。
STLT的第二阶段是星上算法，执行轻量级的能量感知拆分选择，从预计算好的拆分点集合中根据当前环境状态动态选取最优拆分。
STLT在真实卫星遥测数据集上评估，平均将拆分候选搜索空间缩减30.7%。
STLT平均将决策延迟降低25.1%。
STLT平均将能耗降低27.5%。
与当前先进的星地协同推理基线相比，STLT在整体能耗低8.8%的情况下，多交付了最多20.1%的推理任务。
STLT通过离线预计算与在线轻量决策的结合，将复杂的能耗优化问题转化为有限候选集上的快速选择。
STLT的实测表现说明，合理的拆分点管理能够在不引入沉重预测开销的前提下，显著改善系统整体效率。
全部知识事实 (9)
STLT是一个面向LEO卫星与地面站之间能量感知分布式推理的两阶段系统，其核心思路是将“搜索”与“决策”解耦。
50%待验证STLT的第一阶段由离线分析器完成，刻画DNN架构特征，识别出一组有利的拆分点，从而缩减在线搜索空间。
50%待验证STLT的第二阶段是星上算法，执行轻量级的能量感知拆分选择，从预计算好的拆分点集合中根据当前环境状态动态选取最优拆分。
50%待验证STLT在真实卫星遥测数据集上评估，平均将拆分候选搜索空间缩减30.7%。
50%待验证STLT平均将决策延迟降低25.1%。
50%待验证STLT平均将能耗降低27.5%。
50%待验证与当前先进的星地协同推理基线相比，STLT在整体能耗低8.8%的情况下，多交付了最多20.1%的推理任务。
50%待验证STLT通过离线预计算与在线轻量决策的结合，将复杂的能耗优化问题转化为有限候选集上的快速选择。
50%待验证STLT的实测表现说明，合理的拆分点管理能够在不引入沉重预测开销的前提下，显著改善系统整体效率。
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