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Deep Learning on Edge Computing Devices: Design Challenges of Algorithm and Architecture
Anbieter: Books From California, Simi Valley, CA, USA
Verkäuferbewertung 5 von 5 Sternen
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Deep Learning on Edge Computing Devices: Design Challenges of Algorithm and Architecture
Anbieter: Ria Christie Collections, Uxbridge, Vereinigtes Königreich
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Deep Learning on Edge Computing Devices: Design Challenges of Algorithm and Architecture
Anbieter: Majestic Books, Hounslow, Vereinigtes Königreich
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Deep Learning on Edge Computing Devices : Design Challenges of Algorithm and Architecture
Anbieter: GreatBookPricesUK, Woodford Green, Vereinigtes Königreich
Verkäuferbewertung 5 von 5 Sternen
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Deep Learning on Edge Computing Devices : Design Challenges of Algorithm and Architecture
Anbieter: GreatBookPrices, Columbia, MD, USA
Verkäuferbewertung 5 von 5 Sternen
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Deep Learning on Edge Computing Devices: Design Challenges of Algorithm and Architecture
Anbieter: Revaluation Books, Exeter, Vereinigtes Königreich
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In den WarenkorbPaperback. Zustand: Brand New. 210 pages. 9.00x6.00x0.50 inches. In Stock.
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Deep Learning on Edge Computing Devices: Design Challenges of Algorithm and Architecture
Anbieter: Chiron Media, Wallingford, Vereinigtes Königreich
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Deep Learning on Edge Computing Devices: Design Challenges of Algorithm and Architecture
Verlag: Elsevier Science & Technology|Elsevier, 2022
ISBN 10: 0323857833 ISBN 13: 9780323857833
Sprache: Englisch
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In den WarenkorbKartoniert / Broschiert. Zustand: New. Deep Learning on Edge Computing Devices: Design Challenges of Algorithm and Architecture focuses on hardware architecture and embedded deep learning, including neural networks. The title helps researchers maximize the performance of Edge-deep learnin.
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Deep Learning on Edge Computing Devices: Design Challenges of Algorithm and Architecture
Anbieter: Biblios, Frankfurt am main, HESSE, Deutschland
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Deep Learning on Edge Computing Devices : Design Challenges of Algorithm and Architecture
Anbieter: GreatBookPrices, Columbia, MD, USA
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Deep Learning on Edge Computing Devices : Design Challenges of Algorithm and Architecture
Anbieter: GreatBookPricesUK, Woodford Green, Vereinigtes Königreich
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Deep Learning on Edge Computing Devices
Verlag: Elsevier - Health Sciences Division, US, 2022
ISBN 10: 0323857833 ISBN 13: 9780323857833
Sprache: Englisch
Anbieter: Rarewaves.com UK, London, Vereinigtes Königreich
Verkäuferbewertung 5 von 5 Sternen
EUR 213,47
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In den WarenkorbPaperback. Zustand: New. Deep Learning on Edge Computing Devices: Design Challenges of Algorithm and Architecture focuses on hardware architecture and embedded deep learning, including neural networks. The title helps researchers maximize the performance of Edge-deep learning models for mobile computing and other applications by presenting neural network algorithms and hardware design optimization approaches for Edge-deep learning. Applications are introduced in each section, and a comprehensive example, smart surveillance cameras, is presented at the end of the book, integrating innovation in both algorithm and hardware architecture. Structured into three parts, the book covers core concepts, theories and algorithms and architecture optimization.This book provides a solution for researchers looking to maximize the performance of deep learning models on Edge-computing devices through algorithm-hardware co-design.
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Deep Learning on Edge Computing Devices
Verlag: Elsevier - Health Sciences Division, US, 2022
ISBN 10: 0323857833 ISBN 13: 9780323857833
Sprache: Englisch
Anbieter: Rarewaves.com USA, London, LONDO, Vereinigtes Königreich
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EUR 226,78
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In den WarenkorbPaperback. Zustand: New. Deep Learning on Edge Computing Devices: Design Challenges of Algorithm and Architecture focuses on hardware architecture and embedded deep learning, including neural networks. The title helps researchers maximize the performance of Edge-deep learning models for mobile computing and other applications by presenting neural network algorithms and hardware design optimization approaches for Edge-deep learning. Applications are introduced in each section, and a comprehensive example, smart surveillance cameras, is presented at the end of the book, integrating innovation in both algorithm and hardware architecture. Structured into three parts, the book covers core concepts, theories and algorithms and architecture optimization.This book provides a solution for researchers looking to maximize the performance of deep learning models on Edge-computing devices through algorithm-hardware co-design.
