翻译这段英文，并解释： Deploying convolutional neural networks (CNNs) on em-bedded devices is difficult due to the limited memory and computation resources. The redundancy in feature maps is an important characteristic of those successful CNNs, but has rarely been investigated in neural architecture de-sign. This paper proposes a novel Ghost module to generate more feature maps from cheap operations. Based on a set of intrinsic feature maps, we apply a series of linear transformations with cheap cost to generate many ghost Feature maps that could fully reveal information underlying intrinsic features. The proposed Ghost module can be taken as a plug-and-play component to upgrade existing convo-lutional neural networks. Ghost bottlenecks are designed to stack Ghost modules, and then the lightweight Ghost-Net can be easily established. Experiments conducted on benchmarks demonstrate that the proposed Ghost module is an impressive alternative of convolution layers in baseline models, and our GhostNet can achieve higher recognition performance (e.g. 75.7% top-I accuracy) than MobileNetV3 with similar computational cost on the ImaseNet ILSVRC2012 classification dataset.

部署卷积神经网络（CNN）到嵌入式设备上是困难的，因为这些设备的内存和计算资源有限。特征图中的冗余是成功的CNN的一个重要特征，但在神经结构设计中很少被研究。本文提出了一种新颖的 Ghost 模块，可以通过廉价的操作生成更多的特征图。基于一组固有特征图，我们应用一系列廉价的线性变换来生成许多鬼特征图，这些特征图可以完全揭示固有特征之下的信息。所提出的 Ghost 模块可以作为插件式组件，升级现有的卷积神经网络。Ghost 瓶颈被设计为堆叠 Ghost 模块，然后可以轻松地建立轻量级 Ghost-Net。在基准测试中进行的实验表明，所提出的 Ghost 模块是基线模型中卷积层的一个令人印象深刻的替代品，我们的 GhostNet 在 ImaseNet ILSVRC2012 分类数据集上可以实现比 MobileNetV3 更高的识别性能（例如，75.7% 的 top-I 准确率），并且计算成本类似。

本文提出了一种新的 Ghost 模块，可以生成更多的特征图，以提高卷积神经网络的性能。Ghost 模块可以作为插件式组件，轻松地升级现有的卷积神经网络。GhostNet 通过堆叠 Ghost 模块，可以轻松地建立轻量级神经网络。实验表明，Ghost 模块是卷积层的一个令人印象深刻的替代品，GhostNet 可以实现比 MobileNetV3 更高的识别性能，但计算成本类似。

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根据提供的日志信息，我们可以看到Tomcat正在部署一个名为"manager"的Web应用程序目录。根据日志中的信息，部署过程似乎已经成功完成，耗时为64毫秒。

然而，在日志中还存在一个警告信息，指出设置属性'sameSiteCookies'为'strict'时未找到匹配的属性。这可能是由于您的Tomcat版本不支持该属性或配置文件中存在错误导致的。您可以尝试查看Tomcat的文档或相关资源以了解如何正确配置'sameSiteCookies'属性，或者可以尝试将属性值设置为其他可接受的值。

如果您在部署Shiro示例项目时遇到了错误，请提供与该项目相关的错误信息或更多的日志内容，我将尽力为您提供进一步的支持。

19:50:52: Could not start process "make" -j4 Error while building/deploying project SQLCodeCretor (kit: aarch64-poky-linux) When executing step "Make"

这个错误提示是因为Qt Creator在编译项目时无法找到make命令。make是Linux系统下的一个常用工具，用于自动化编译程序。

你需要在aarch64-poky-linux系统中安装make工具。可以通过以下命令安装：

sudo apt-get install make

然后重新打开Qt Creator，重新编译项目即可。