Titolo: Deep Learning on Edge Computing Devices: Design Challenges of Algorithm and Architecture
Editore: Elsevier - Health Sciences Division
Data di pubblicazione: 2022
Lingua: Inglese
ISBN 10: 0323857833
ISBN 13: 9780323857833
Rilegatura: Brossura
Condizione: New

Descrizione articolo

Riassunto

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.

Informazioni sugli autori

Xichuan Zhou is Professor and Vice Dean in the School of Microelectronics and Communication Engineering, at Chongqing University, China. He received his PhD from Zhejiang University. His research focuses on embedded neural computing, brain-like sensing, and pervasive computing. He has won professional awards for his work, and has published over 50 papers.

Research Assistant, School of Microelectronics and Communication Engineering, Chongqing University, Chongqing, China. He received his B.Eng, M.Eng and Ph.D degree from University of Electronic Science and Technology of China in 2011, 2014 and 2019, and has been a visiting scholar of Kyoto University from 2018 to 2019. His main research interests include manifold learning, metric learning, deep learning, subspace clustering and sparse representation in computer vision and machine learning, with focuses on human action detection and recognition, face detection and recognition, person detection and re-identification, remote sensing image processing, and medical image analysis.

Cong Shi is a Research Professor in the School of Microelectronics and Communication Engineering, at Chongqing University, China. He received his PhD from Tsinghua University and has held the position of Postdoctoral Fellow with the Schepens Eye Research Institute, at Harvard Medical School. His research focuses on AI-based visual processing system-on-chips, and algorithm hardware co-design techniques. He has published over 30 papers.

Ji Liu is the Head of the AI platform department and the director of the Seattle AI lab for Kwai Inc. He has previously been a faculty member in computer science at the University of Rochester, USA. He received his PhD from the University of Wisconsin-Madison. His research includes machine learning, optimization, computer vision, reinforcement learning, and other areas. He has published over 100 papers.

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Conor Kenny

Diritto di recesso

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Informazioni relative al diritto di recesso

Diritto di recesso

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Per esercitare il diritto di recesso, sei tenuto a informare Kennys Bookshop and Art Galleries Ltd., Kilkerrin Park, Liosban, Galway, Ireland, +353 91709350, della tua decisione di recedere dal presente contratto tramite una dichiarazione esplicita (ad esempio lettera inviata per posta, fax o posta elettronica). A tal fine puoi utilizzare il modulo tipo di recesso, ma non e' obbligatorio. Puoi anche compilare e inviare elettronicamente il modulo tipo di recesso o qualsiasi altra esplicita dichiarazione sul nostro sito web, dalla sezione "Ordini" nel "Mio Account". Nel caso scegliessi questa opzione, ti trasmetteremo senza indugio una conferma di ricevimento su un supporto durevole (ad esempio per posta elettronica).

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