Katalog der Deutschen Nationalbibliothek
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| Link zu diesem Datensatz | https://d-nb.info/1191707938 |
| Art des Inhalts | Hochschulschrift |
| Titel | Towards energy-efficient convolutional neural network inference / Lukas Arno Jakob Cavigelli |
| Person(en) |
Cavigelli, Lukas (Verfasser) Huang, Qiuting (Herausgeber) Schenk, Andreas (Herausgeber) Luisier, Mathieu Maurice (Herausgeber) Witzigmann, Bernd (Herausgeber) |
| Organisation(en) | Wissenschaftliche Publikationen (Verlag) |
| Ausgabe | First edition |
| Verlag | Konstanz : Hartung-Gorre Verlag |
| Zeitliche Einordnung | Erscheinungsdatum: 2019 |
| Umfang/Format | xvii, 233 Seiten : Illustrationen, Diagramme ; 21 cm, 360 g |
| Hochschulschrift | Dissertation, Eidgenössische Technische Hochschule Zürich, 2019 |
| ISBN/Einband/Preis |
978-3-86628-651-1 Broschur : EUR 64.00 (DE), EUR 65.80 (AT), CHF 98.00 (freier Preis) 3-86628-651-1 |
| EAN | 9783866286511 |
| Sprache(n) | Englisch (eng) |
| Beziehungen | Series in microelectronics ; volume 238 |
| Schlagwörter | Maschinelles Sehen ; Hardwarebeschleunigung ; Grafikprozessor ; Convolutional Neural Network ; Quantisierung <Nachrichtentechnik> ; Softwareplattform ; Ein-Ausgabe ; Videoüberwachungsanlage ; Bildfolge ; Energieeffizienz |
| DDC-Notation | 006.37 [DDC23ger] |
| Sachgruppe(n) | 004 Informatik ; 621.3 Elektrotechnik, Elektronik |
| Weiterführende Informationen | Inhaltsverzeichnis |
| Frankfurt |
Signatur: 2020 A 24070
Bereitstellung in Frankfurt |
| Leipzig |
Signatur: 2019 A 78078
Bereitstellung in Leipzig |
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