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9781032374260 - Machine Learning on Commodity Tiny Devices: Theory and Practice di Guo, Song; Zhou, Qihua (16 risultati)
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Machine Learning on Commodity Tiny Devices : Theory and Practice
Da: GreatBookPrices, Columbia, MD, U.S.A.
Valutazione del venditore 5 su 5 stelle
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Machine Learning on Commodity Tiny Devices : Theory and Practice
Da: GreatBookPrices, Columbia, MD, U.S.A.
Valutazione del venditore 5 su 5 stelle
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Machine Learning on Commodity Tiny Devices
Da: California Books, Miami, FL, U.S.A.
Valutazione del venditore 4 su 5 stelle
EUR 70,31
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Machine Learning on Commodity Tiny Devices
Da: Majestic Books, Hounslow, Regno Unito
Valutazione del venditore 4 su 5 stelle
EUR 69,42
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Spedito da Regno Unito a U.S.A.Quantità: 3 disponibili
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Machine Learning on Commodity Tiny Devices
Da: PBShop.store UK, Fairford, GLOS, Regno Unito
Valutazione del venditore 5 su 5 stelle
EUR 73,66
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Spedito da Regno Unito a U.S.A.Quantità: Più di 20 disponibili
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Machine Learning on Commodity Tiny Devices : Theory and Practice
Da: GreatBookPricesUK, Woodford Green, Regno Unito
Valutazione del venditore 5 su 5 stelle
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Spedito da Regno Unito a U.S.A.Quantità: 9 disponibili
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Machine Learning on Commodity Tiny Devices: Theory and Practice
Da: THE SAINT BOOKSTORE, Southport, Regno Unito
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Machine Learning on Commodity Tiny Devices : Theory and Practice
Da: GreatBookPricesUK, Woodford Green, Regno Unito
Valutazione del venditore 5 su 5 stelle
EUR 66,09
Spedizione EUR 17,65
Spedito da Regno Unito a U.S.A.Quantità: 9 disponibili
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Machine Learning on Commodity Tiny Devices
Da: Books Puddle, New York, NY, U.S.A.
Valutazione del venditore 4 su 5 stelle
Condizione: New. pages cm First edition Includes bibliographical references and index.
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Machine Learning on Commodity Tiny Devices
Da: Ria Christie Collections, Uxbridge, Regno Unito
Valutazione del venditore 5 su 5 stelle
EUR 72,72
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Spedito da Regno Unito a U.S.A.Quantità: Più di 20 disponibili
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Machine Learning on Commodity Tiny Devices
Da: Biblios, Frankfurt am main, HESSE, Germania
Valutazione del venditore 4 su 5 stelle
EUR 77,56
Spedizione EUR 9,95
Spedito da Germania a U.S.A.Quantità: 3 disponibili
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Machine Learning on Commodity Tiny Devices: Theory and Practice
Da: Revaluation Books, Exeter, Regno Unito
Valutazione del venditore 5 su 5 stelle
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Spedito da Regno Unito a U.S.A.Quantità: 2 disponibili
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Aggiungi al carrelloTaschenbuch. Condizione: Neu. Machine Learning on Commodity Tiny Devices | Theory and Practice | Song Guo (u. a.) | Taschenbuch | Einband - flex.(Paperback) | Englisch | 2024 | CRC Press | EAN 9781032374260 | Verantwortliche Person für die EU: Taylor & Francis Verlag GmbH, Kaufingerstr. 24, 80331 München, gpsr[at]taylorandfrancis[dot]com | Anbieter: preigu.
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Machine Learning on Commodity Tiny Devices
Da: Basi6 International, Irving, TX, U.S.A.
Valutazione del venditore 5 su 5 stelle
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Machine Learning on Commodity Tiny Devices
Da: BuchWeltWeit Ludwig Meier e.K., Bergisch Gladbach, Germania
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Aggiungi al carrelloTaschenbuch. Condizione: Neu. This item is printed on demand - it takes 3-4 days longer - Neuware -This book aims at the tiny machine learning (TinyML) software and hardware synergy for edge intelligence applications. This book presents on-device learning techniques covering model-level neural network design, algorithm-level training optimization and hardware-level instruction acceleration.Analyzing the limitations of conventional in-cloud computing would reveal that on-device learning is a promising research direction to meet the requirements of edge intelligence applications. As to the cutting-edge research of TinyML, implementing a high-efficiency learning framework and enabling system-level acceleration is one of the most fundamental issues. This book presents a comprehensive discussion of the latest research progress and provides system-level insights on designing TinyML frameworks, including neural network design, training algorithm optimization and domain-specific hardware acceleration. It identifies the main challenges when deploying TinyML tasks in the real world and guides the researchers to deploy a reliable learning system.This book will be of interest to students and scholars in the field of edge intelligence, especially to those with sufficient professional Edge AI skills. It will also be an excellent guide for researchers to implement high-performance TinyML systems. 268 pp. Englisch.
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EUR 65,27
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Aggiungi al carrelloTaschenbuch. Condizione: Neu. nach der Bestellung gedruckt Neuware - Printed after ordering - This book aims at the tiny machine learning (TinyML) software and hardware synergy for edge intelligence applications. This book presents on-device learning techniques covering model-level neural network design, algorithm-level training optimization and hardware-level instruction acceleration.Analyzing the limitations of conventional in-cloud computing would reveal that on-device learning is a promising research direction to meet the requirements of edge intelligence applications. As to the cutting-edge research of TinyML, implementing a high-efficiency learning framework and enabling system-level acceleration is one of the most fundamental issues. This book presents a comprehensive discussion of the latest research progress and provides system-level insights on designing TinyML frameworks, including neural network design, training algorithm optimization and domain-specific hardware acceleration. It identifies the main challenges when deploying TinyML tasks in the real world and guides the researchers to deploy a reliable learning system.This book will be of interest to students and scholars in the field of edge intelligence, especially to those with sufficient professional Edge AI skills. It will also be an excellent guide for researchers to implement high-performance TinyML systems.
