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

Name: Embedded Machine Learning for Cyber-Physical, IoT, and Edge Computing
Brand: Springer, Berlin
SKU: 46677792
Price: 146.99 EUR
Availability: InStock
Author: Sudeep Pasricha
ISBN: 9783031399343

Software Optimizations and Hardware/Software Codesign

Sudeep Pasricha

Muhammad Shafique

Sprache

Englisch

Buch Broschur

Libristo-Code: 46677792

Verlag Springer, Berlin, November 2023

This book presents recent advances towards the goal of enabling efficient implementation of machine... Vollständige Beschreibung

Libristo-Code: 46677792

360 b

146.99 € inkl. MwSt.

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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 todemonstrate how embedded, CPS, IoT, and edge applications benefit from machine learning.

Schauspielerin & Polyglotte

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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 - Broschur

Datum der Veröffentlichung 2024

Anzahl der Seiten 477

EAN 9783031399343

Libristo-Code 46677792

Verlag Springer, Berlin

Gewicht 739

Abmessungen 155 x 235

Kategorie

EDV und Informationstechnologie > Computerhardware > Eingebettete Systeme

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