9783031406799 - embedded machine learning for cyber-physical, iot, and edge computing: use cases and emerging challenges (9 resultados)
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Taschenbuch. Condición: Neu. Embedded Machine Learning for Cyber-Physical, IoT, and Edge Computing | Use Cases and Emerging Challenges | Sudeep Pasricha (u. a.) | Taschenbuch | xv | Englisch | 2024 | Springer | EAN 9783031406799 | Verantwortliche Person für die EU: Springer Verlag GmbH, Tiergartenstr. 17, 69121 Heidelberg, juerg…en[dot]hartmann[at]springer[dot]com | Anbieter: preigu.
Idioma: Inglés
Editorial: Springer Nature Switzerland, Springer Nature Switzerland 2024
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Taschenbuch. Condición: Neu. Druck auf Anfrage Neuware - Printed after ordering - This book presents recent advances towards thegoal ofenabling efficient implementation ofmachine learning models onresource-constrained systems, covering different application domains. Thefocus is onpresenting interesting and new use cases ofapplyi…ng machine learning toinnovative application domains, exploring theefficient hardware design ofefficient machine learning accelerators, memory optimization techniques, illustrating model compression and neural architecture search techniques forenergy-efficient and fast execution on resource-constrained hardware platforms, and understanding hardware-software codesign techniques forachieving even greater energy, reliability, and performance benefits.Discusses efficient implementation ofmachine learning in embedded, CPS, IoT, and edge computing;Offers comprehensive coverage ofhardware design, software design, and hardware/software co-design and co-optimization;Describes real applications todemonstrate how embedded, CPS, IoT, and edge applications benefit frommachine learning.
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Idioma: Inglés
Editorial: Springer Nature Switzerland, Springer Nature Switzerland Okt 2024 2024
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Taschenbuch. Condición: Neu. This item is printed on demand - it takes 3-4 days longer - Neuware -This book presents recent advances towards thegoal ofenabling efficient implementation ofmachine learning models onresource-constrained systems, covering different application domains. Thefocus is onpresenting interesting and new us…e cases ofapplying machine learning toinnovative application domains, exploring theefficient hardware design ofefficient machine learning accelerators, memory optimization techniques, illustrating model compression and neural architecture search techniques forenergy-efficient and fast execution on resource-constrained hardware platforms, and understanding hardware-software codesign techniques forachieving even greater energy, reliability, and performance benefits.Discusses efficient implementation ofmachine learning in embedded, CPS, IoT, and edge computing;Offers comprehensive coverage ofhardware design, software design, and hardware/software co-design and co-optimization;Describes real applications todemonstrate how embedded, CPS, IoT, and edge applications benefit frommachine learning. 588 pp. Englisch.
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Taschenbuch. Condición: Neu. This item is printed on demand - Print on Demand Titel. Neuware -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.Springer-Verlag KG, Sachsenplatz 4-6, 1201 Wien 588 pp. Englisch.
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