Shortcuts
Bitte warten Sie, bis die Seite geladen ist.
 
PageMenu- Hauptmenü-
Page content

Katalogdatenanzeige

Embedded Machine Learning for Cyber-Physical, IoT, and Edge Computing: Software Optimizations and Hardware/Software Codesign

Embedded Machine Learning for Cyber-Physical, IoT, and Edge Computing: Software Optimizations and Hardware/Software Codesign
Kataloginformation
Feldname Details
Vorliegende Sprache eng
ISBN 978-3-031-39931-2
978-3-031-39933-6
978-3-031-39934-3
Name Pasricha, Sudeep ¬[HerausgeberIn]¬
Shafique, Muhammad ¬[HerausgeberIn]¬
Name ANZEIGE DER KETTE Shafique, Muhammad ¬[HerausgeberIn]¬
T I T E L Embedded Machine Learning for Cyber-Physical, IoT, and Edge Computing
Zusatz zum Titel Software Optimizations and Hardware/Software Codesign
Auflage 1st ed. 2024.
Verlagsort Cham
Cham
Verlag Springer Nature Switzerland
Imprint: Springer
Erscheinungsjahr 2024
2024
2024
Umfang 1 Online-Ressource(XIV, 477 p. 229 illus., 200 illus. in color.)
Titelhinweis Erscheint auch als (Druck-Ausgabe)ISBN: 978-3-031-39931-2
Erscheint auch als (Druck-Ausgabe)ISBN: 978-3-031-39933-6
Erscheint auch als (Druck-Ausgabe)ISBN: 978-3-031-39934-3
ISBN ISBN 978-3-031-39932-9
Klassifikation UKM
TEC008010
006.22
Kurzbeschreibung 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. Discusses efficient implementation of machine learning in embedded, CPS, IoT, and edge computing; Offers comprehensive coverage of hardware design, software design, and hardware/software co-design and co-optimization; Describes real applications to demonstrate how embedded, CPS, IoT, and edge applications benefit from machine learning.
SWB-Titel-Idn 1865936839
Signatur Springer E-Book
Bemerkungen Elektronischer Volltext - Campuslizenz
Elektronische Adresse $uhttps://doi.org/10.1007/978-3-031-39932-9
Internetseite / Link Resolving-System
.
ISBD-Anzeige Katalogdatensatz500402407
.
Kategorien-Anzeige Katalogdatensatz500402407
.
Verwandte Werke Katalogdatensatz500402407
.
Titel zur Titelsammlung hinzufügen Katalogdatensatz500402407
.
Kataloginformation500402407 Datensatzanfang . Kataloginformation500402407 Seitenanfang .
Titel vormerken Katalogdatensatz500402407
Vollanzeige Katalogdaten 

Auf diesem Bildschirm erhalten Sie Katalog- und Exemplarinformationen zum ausgewählten Titel.

Im Bereich Kataloginformation werden die bibliographischen Details angezeigt. Per Klick auf Hyperlink-Begriffe wie Schlagwörter, Autoren, Reihen, Körperschaften und Klassifikationen können Sie sich weitere Titel des gewählten Begriffes anzeigen lassen.

Der Bereich Exemplarinformationen enthält zum einen Angaben über den Standort und die Verfügbarkeit der Exemplare. Zum anderen haben Sie die Möglichkeit, ausgeliehene Exemplare vorzumerken oder Exemplare aus dem Magazin zu bestellen.
Schnellsuche