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Herausgeber: 
  • Sudeep Pasricha
  • Muhammad Shafique
  • Embedded Machine Learning for Cyber-Physical, IoT, and Edge Computing: Hardware Architectures 
     

    (Buch)
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    Übersicht

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    Lieferstatus:   i.d.R. innert 7-14 Tagen versandfertig
    Veröffentlichung:  Oktober 2023  
    Genre:  Naturwissensch., Medizin, Technik 
     
    Eingebettete Systeme / Elektronik / Hardware-AwareNeuralArchitecturalSearch / Künstliche Intelligenz (KI) / Machinelearningedgecomputing / Machinelearningembeddedsystems / MachinelearningIoT / SmartCyber-PhysicalSystems
    ISBN:  9783031195679 
    EAN-Code: 
    9783031195679 
    Verlag:  Springer 
    Einband:  Gebunden  
    Sprache:  English  
    Dimensionen:  H 241 mm / B 160 mm / D 29 mm 
    Gewicht:  805 gr 
    Seiten:  428 
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    Inhalt:
    This book presents recent advances towards the goal of enabling efficient implementation of machine learning models on resource-constrained systems, covering different application domains. The focus is on presenting interesting and new use cases of applying machine learning to innovative application domains, exploring the efficient hardware design of efficient machine learning accelerators, memory optimization techniques, illustrating model compression and neural architecture search techniques for energy-efficient and fast execution on resource-constrained hardware platforms, and understanding hardware-software codesign techniques for achieving even greater energy, reliability, and performance benefits.

      



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