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デスクトップおよびクラウドシステムの分類および認識能力をエッジデバイスに直接もたらすために、多大な努力が払われています。エッジでのディープラーニングの主な課題は、極端なリソースの制約(メモリ、CPU速
arxiv_reader のブックマーク 2021/03/23 12:00
エッジでの環境音の分類:非常にリソースに制約のあるデバイスでの深部音響ネットワークのパイプライン[arXiv reaDer][learning][quantization][arXiv][benchmark][classification][compression][CNN][edge device]デスクトップおよびクラウドシステムの分類および認識能力をエッジデバイスに直接もたらすために、多大な努力が払われています。エッジでのディープラーニングの主な課題は、極端なリソースの制約(メモリ、CPU速2021/03/23 12:00
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arxiv-check-250201.firebaseapp.com2021/03/08
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デスクトップおよびクラウドシステムの分類および認識能力をエッジデバイスに直接もたらすために、多大な努力が払われています。エッジでのディープラーニングの主な課題は、極端なリソースの制約(メモリ、CPU速
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