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

Use Cases and Emerging Challenges

Sprache EnglischEnglisch
Buch Hardcover
Buch Embedded Machine Learning for Cyber-Physical, IoT, and Edge Computing Sudeep Pasricha
Libristo-Code: 43748741
Verlag Springer, Berlin, Oktober 2023
This book presents recent advances towards the goal of enabling efficient implementation of machine... Vollständige Beschreibung
? points 433 b
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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.

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Informationen zum Buch

Vollständiger Name Embedded Machine Learning for Cyber-Physical, IoT, and Edge Computing
Autor Sudeep Pasricha, Muhammad Shafique
Sprache Englisch
Einband Buch - Hardcover
Datum der Veröffentlichung 2023
Anzahl der Seiten 588
EAN 9783031406768
Libristo-Code 43748741
Verlag Springer, Berlin
Gewicht 992
Abmessungen 155 x 235

Kategorie

EDV und Informationstechnologie > Computerhardware > Eingebettete Systeme
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