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This book offers a comprehensive exploration of the transformative role that edge devices play in advancing Internet of Things (IoT) applications. By providing real-time processing, reduced latency, increased efficiency, improved security, and scalability, edge devices are at the forefront of enabling IoT growth and success. As the adoption of AI on the edge continues to surge, the demand for real-time data processing is escalating, driving innovation in AI and fostering the development of cutting-edge applications and use cases. Delving into the intricacies of traditional deep neural network (deepNet) approaches, the book addresses concerns about their energy efficiency during inference, particularly for edge devices. The energy consumption of deepNets, largely attributed to Multiply-accumulate (MAC) operations between layers, is scrutinized. Researchers are actively working on reducing energy consumption through strategies such as tiny networks, pruning approaches, and weight quantization. Additionally, the book sheds light on the challenges posed by the physical size of AI accelerators for edge devices. The central focus of the book is an in-depth examination of SNNs' capabilities in radar data processing, featuring the development of optimized algorithms.
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À propos de l?auteur
Muhammad Arsalan received the M.Sc. degree in Computational Engineering from the University of Rostock, and the M.Sc. degree in Biomedical Computing from the Technical University of Munich. He is currently working as a Senior Data Scientist.
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Optimization of Spiking Neural Networks for Radar Applications
Edité par
Springer Vieweg, 2024
ISBN 10 : 3658453176
ISBN 13 : 9783658453176
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Optimization of Spiking Neural Networks for Radar Applications
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Optimization of Spiking Neural Networks for Radar Applications
Edité par
Springer Gabler Sep 2024, 2024
ISBN 10 : 3658453176
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Taschenbuch. Etat : Neu. This item is printed on demand - it takes 3-4 days longer - Neuware -This book offers a comprehensive exploration of the transformative role that edge devices play in advancing Internet of Things (IoT) applications. By providing real-time processing, reduced latency, increased efficiency, improved security, and scalability, edge devices are at the forefront of enabling IoT growth and success. As the adoption of AI on the edge continues to surge, the demand for real-time data processing is escalating, driving innovation in AI and fostering the development of cutting-edge applications and use cases. Delving into the intricacies of traditional deep neural network (deepNet) approaches, the book addresses concerns about their energy efficiency during inference, particularly for edge devices. The energy consumption of deepNets, largely attributed to Multiply-accumulate (MAC) operations between layers, is scrutinized. Researchers are actively working on reducing energy consumption through strategies such as tiny networks, pruning approaches, and weight quantization. Additionally, the book sheds light on the challenges posed by the physical size of AI accelerators for edge devices. The central focus of the book is an in-depth examination of SNNs' capabilities in radar data processing, featuring the development of optimized algorithms. 264 pp. Englisch. N° de réf. du vendeur 9783658453176
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Springer, Berlin|Springer Fachmedien Wiesbaden|Springer Vieweg, 2024
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Kartoniert / Broschiert. Etat : New. Dieser Artikel ist ein Print on Demand Artikel und wird nach Ihrer Bestellung fuer Sie gedruckt. This book offers a comprehensive exploration of the transformative role that edge devices play in advancing Internet of Things (IoT) applications. By providing real-time processing, reduced latency, increased efficiency, improved security, and scalabilit. N° de réf. du vendeur 1691410483
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Taschenbuch. Etat : Neu. Optimization of Spiking Neural Networks for Radar Applications | Muhammad Arsalan | Taschenbuch | li | Englisch | 2024 | Springer Gabler | EAN 9783658453176 | Verantwortliche Person für die EU: Springer Vieweg in Springer Science + Business Media, Abraham-Lincoln-Str. 46, 65189 Wiesbaden, juergen[dot]hartmann[at]springer[dot]com | Anbieter: preigu. N° de réf. du vendeur 129440432
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ISBN 13 : 9783658453176
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Taschenbuch. Etat : Neu. This item is printed on demand - Print on Demand Titel. Neuware -This book offers a comprehensive exploration of the transformative role that edge devices play in advancing Internet of Things (IoT) applications. By providing real-time processing, reduced latency, increased efficiency, improved security, and scalability, edge devices are at the forefront of enabling IoT growth and success. As the adoption of AI on the edge continues to surge, the demand for real-time data processing is escalating, driving innovation in AI and fostering the development of cutting-edge applications and use cases. Delving into the intricacies of traditional deep neural network (deepNet) approaches, the book addresses concerns about their energy efficiency during inference, particularly for edge devices. The energy consumption of deepNets, largely attributed to Multiply-accumulate (MAC) operations between layers, is scrutinized. Researchers are actively working on reducing energy consumption through strategies such as tiny networks, pruning approaches, and weight quantization. Additionally, the book sheds light on the challenges posed by the physical size of AI accelerators for edge devices. The central focus of the book is an in-depth examination of SNNs' capabilities in radar data processing, featuring the development of optimized algorithms.Springer-Verlag GmbH, Tiergartenstr. 17, 69121 Heidelberg 264 pp. Englisch. N° de réf. du vendeur 9783658453176
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