Machine learning edge computing (39 Ergebnisse)
Edge Computing (Advances in Industry 4.0 and Machine Learning)
Kumari, K. Anitha; Sadasivam, G. Sudha; Dharani, D.; Niranjanamurthy, M.
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Edge Computing (Advances in Industry 4.0 and Machine Learning)
Kumari, K. Anitha; Sadasivam, G. Sudha; Dharani, D.; Niranjanamurthy, M.
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Sprache: Englisch
Verlag: Createspace Independent Publishing Platform Mai 2026, 2026
Serie: Buch 11 von 11 - Intelligent Programming and Systems Architecture
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Verlag: Independently Published Mai 2026, 2026
Serie: Buch 1 von 11 - Intelligent Programming and Systems Architecture
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Sprache: Englisch
Verlag: CRC Press, 2024
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Verlag: CRC Press, 2024
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Sprache: Englisch
Verlag: CRC Press, 2022
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Edge Computing: Fundamentals, Advances and Applications (Advances in Industry 4.0 and Machine Learning)
Kumari, K. Anitha; Sadasivam, G. Sudha; Dharani, D.; Niranjanamurthy, M.
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Taschenbuch. Zustand: Neu. Embedded Machine Learning for Cyber-Physical, IoT, and Edge Computing | Hardware Architectures | Sudeep Pasricha (u. a.) | Taschenbuch | xiv | Englisch | 2024 | Springer | EAN 9783031195709 | Verantwortliche Person für die EU: Springer Verlag GmbH, Tiergartenstr. 17, 69121 Heidelberg, juergen[dot]hartm…ann[at]springer[dot]com | Anbieter: preigu.
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Sprache: Englisch
Verlag: Springer International Publishing, Springer International Publishing, 2024
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Taschenbuch. Zustand: Neu. Druck auf Anfrage Neuware - Printed after ordering - 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 a…pplying 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.
Machine Learning for Edge Computing: Frameworks, Patterns and Best Practices
Singh, Amitoj (Editor)/ Kukreja, Vinay (Editor)/ Gandomani, Taghi Javdani (Editor)
Sprache: Englisch
Verlag: CRC Pr I Llc, 2024
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Paperback. Zustand: Brand New. 200 pages. 9.18x6.12x9.21 inches. In Stock.
Sprache: Englisch
Verlag: CRC Press, 2022
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Edge Computing (Advances in Industry 4.0 and Machine Learning)
Kumari, K. Anitha; Sadasivam, G. Sudha; Dharani, D.; Niranjanamurthy, M.
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Zustand: Hervorragend. Zustand: Hervorragend | Seiten: 428 | Sprache: Englisch | Produktart: Bücher | 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.
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PAP. Zustand: New. New Book. Shipped from UK. Established seller since 2000.
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Anbieter: Majestic Books, Hounslow, Vereinigtes KönigreichMajestic Books
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Hardcover. Zustand: Brand New. 426 pages. 9.25x6.10x9.21 inches. In Stock.
Sprache: Englisch
Verlag: Springer International Publishing, Springer Nature Switzerland, 2023
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Buch. Zustand: Neu. Druck auf Anfrage Neuware - Printed after ordering - 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.
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Taschenbuch. Zustand: Neu. Embedded Machine Learning for Cyber-Physical, IoT, and Edge Computing | Software Optimizations and Hardware/Software Codesign | Sudeep Pasricha (u. a.) | Taschenbuch | xiv | Englisch | 2024 | Springer | EAN 9783031399343 | Verantwortliche Person für die EU: Springer Verlag GmbH, Tiergartenstr. 17, 6912…1 Heidelberg, juergen[dot]hartmann[at]springer[dot]com | Anbieter: preigu.
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Anbieter: preigu, Osnabrück, Deutschlandpreigu
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EUR 131,10
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Taschenbuch. Zustand: 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, juergen…[dot]hartmann[at]springer[dot]com | Anbieter: preigu.
Machine Learning for Edge Computing: Frameworks, Patterns and Best Practices
Singh, Amitoj (Editor)/ Kukreja, Vinay (Editor)/ Gandomani, Taghi Javdani (Editor)
Sprache: Englisch
Verlag: CRC Pr I Llc, 2022
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Anbieter: Revaluation Books, Exeter, Vereinigtes KönigreichRevaluation Books
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EUR 193,69
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Hardcover. Zustand: Brand New. 184 pages. 9.18x6.12x0.50 inches. In Stock.
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Taschenbuch. Zustand: Neu. Druck auf Anfrage Neuware - Printed after ordering - 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 a…pplying 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.
