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Embedded Machine Learning for Cyber-Physical, IoT, and Edge Computing

Hardware Architectures de

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Éditeur :

Springer


Paru le : 2023-09-30

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Description

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.
Pages
412 pages
Collection
n.c
Parution
2023-09-30
Marque
Springer
EAN papier
9783031195679
EAN PDF
9783031195686
Informations sur l'ebook
Nombre pages copiables
4
Nombre pages imprimables
41
Taille du fichier
22487 Ko
Prix
116,04 €
EAN EPUB
9783031195686
Informations sur l'ebook
Nombre pages copiables
4
Nombre pages imprimables
41
Taille du fichier
72950 Ko
Prix
116,04 €

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