• Regeln für den Dokumente-Bereich:

    In den Börsenbereich gehören nur Angebote die bereits den Allgemeinen Regeln entsprechen.

    Allgemeines:

    Nicht erlaubt im Dokumente-Bereich sind:

    - indizierte Titel (inkl. Comics)
    - extremistische Werke, Zeitschriften und Comics (egal, welche Richtung)
    - jegliche Art von Pornographie
    - Anleitungen zu kriminellen Handlungen, gleich welcher Art
    - sadistische, menschenverachtende oder ähnliche Werke

    Nutzt den "Bedanken"-Button, bei Sammelthreads führen jegliche Kommentare, positiv wie negativ, sehr schnell zu einer Unübersichtlichkeit des Threads. Downmeldungen sind an den Uploader zu richten

    Vor dem Einstellen zu beachten:

    - Suchfunktion

    Vergewissert euch, dass es euer Dokument noch nicht im Board gibt, Doppelposts werden kommentarlos gelöscht. Ist es schon vorhanden, tragt es als Mirror im bestehenden Post ein.

    - Threadtitel

    Idealerweise ist sofort zu erkennen um was es sich handelt. Verseht euren Titel mit den relevanten Informationen, das hilft euch und damit auch uns und allen Suchenden erheblich weiter.

    Beispiel: [Thriller] Dan Brown - Inferno oder bei Magazinen:

    Computerbild - 14/2014 (es muss ersichtlich sein, um welche Ausgabe und welches Magazin es sich handelt)

    Folgende Präfixe stehen im Unterforum "Unterhaltung" zur Verfügung:

    [Humor]
    [Drama]
    [Erotik]
    [Fantasy]
    [Krimi]
    [Roman]
    [Thriller]
    [Horror]
    [Science Fiction]

    Inhalt des Beitrags:

    Folgende Pflichtangaben gilt es einzuhalten:

    - Autor
    - Titel
    - Präfix
    - Cover
    - Genre
    - Inhaltsbeschreibung
    - enthaltene Formate
    - Gesamtgröße des Downloads
    - Hoster
    - ggf. Passwort

    Nicht erlaubt sind alle Dateien, die den Download unnötig aufblähen um eine Affiliategrenze zu erreichen, wie zB. mp3-files, übergroße Bilder, etc.

    Ebenso nicht erlaubt sind sämtliche Dateien mit DRM, persönlichen Daten, etc., diese werden kommentarlos zu eurem eigenem Schutz gelöscht.

    Achtet bitte bei der Konvertierung der Formate auf die Lesbarkeit, ein epub, was nur einfach durch Calibre gejagt wird um ein PDF zu erhalten, ist zu 99% eben nicht lesbar. Wenn ihr es nicht könnt, dann lasst es besser oder lest euch ein, wie man es richtig macht.


    Unterforum Comics:

    Threadtitel:

    Ähnlich, wie bei Unterhaltung und Magazinen, sollte der Titel alle relevanten Informationen enthalten, hier bitte

    - den Titel des Comics
    - den Verlag (einige Comics sind in verschiedenen Verlagen erschienen)
    - das Erscheinungsjahr

    Erlaubt sind folgende Formate:

    - CBR
    - CBZ

    Grundsätzlich gilt: jede Version eines Comics erhält einen eigenen Thread, Ersteller eines Comics können ihre Bände gerne mit dem Zusatz (Original-Release) versehen.

    Bei Unsicherheiten zur korrekten Benennung bitte die Informationen von www.comicguide.de nutzen.

    Inhalt des Beitrags:

    Pflichtangaben hier sind:

    - Titel des Bandes und ggf. Nummer
    - Cover
    - falls bekannt technische Daten (DPI, Breite, Speicherqualität)
    - Größe des Downloads
    - Hoster
    - ggf. Passwort
    - falls bekannt Releasenamen
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Embedded Artificial Intelligence Bridging the Gap Between Hardware and Deep Learning

nakara

MyBoerse.bz Pro Member
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Embedded Artificial Intelligence: Bridging the Gap Between Hardware and Deep Learning
by Franois Rivet;Cristell Maneux;Sylvain Saghi;

English | 2026 | ISBN: 9788770047692 | 162 pages | True PDF EPUB | 154.19 MB​

The IEEE CAS Seasonal School on Technologies for Artificial Intelligence tackles the critical skill gap between embedded technology and deep learning. Supported by European projects FVLLMONTI, HERMES, and RadioSpin, this event fosters a transdisciplinary community focused on embedded artificial intelligence. Modern AI and deep learning often require extensive computing resources, impacting security and privacy. Embedded AI offers a solution by running machine learning models on edge devices, necessitating optimized softwarehardware integration and energy-efficient neural network hardware. This school equips participants with the skills to innovate in circuit design and execute data-intensive applications on limited-resource devices. The curriculum covers neural network basics, hardware enhancement, electrical characterization, and neuromorphic device design. Key topics include 6G transceiver optimization, transformer architectures for machine translation, and intelligent sensors for practical applications like RF fingerprint recognition and breast cancer detection. Based on the IEEE CAS Seasonal School on Technologies for Artificial Intelligence, this book tackles the critical skill gap between embedded technology and deep learning. It equips readers with the skills to innovate in circuit design and execute data-intensive applications on limited-resource devices.



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