Although state of the art in many typical machine learning tasks, deep learning algorithmsareverycostly interms ofenergyconsumption,duetotheirlargeamount of required computations and huge model sizes. Because of this, deep learning applications on battery-constrained wearables have only been possible through wireless connections with a resourceful cloud. This setup has several drawbacks. First, there are privacy concerns. Cloud computing requires users to share their raw data—images, video, locations, speech—with a remote system. Most users are not willing to do this. Second, the cloud-setup requires users to be connected all the time, which is unfeasible given current cellular coverage. Furthermore, real-time applications require low latency connections, which cannot be guaranteed using the current communication infrastructure. Finally, wireless connections are very inefficient—requiringtoo much energyper transferredbit for real-time data transfer on energy-constrained platforms.
標(biāo)簽： Embedded_Deep_Learning Algorithms
上傳時(shí)間： 2020-06-10
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Algebra, Topology, Differential Calculus, and Optimization Theory For Computer Science and Machine Learning一本數(shù)學(xué)大全書，由Jean Gallier and Jocelyn Quaintance合著。
標(biāo)簽： 機(jī)器學(xué)習(xí) 數(shù)學(xué)
上傳時(shí)間： 2022-05-05
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標(biāo)簽： python
上傳時(shí)間： 2022-06-06
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上傳時(shí)間： 2013-07-02
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Matlab_2016a 完整破解版下載 使用增強(qiáng)的設(shè)計(jì)環(huán)境和 UI 組件集開發(fā) MATLAB 應(yīng)用。深度學(xué)習(xí)用于圖像分類問題。訪問模板、最新模型以及精選示例。創(chuàng)建包含事件操作和新模塊的離散事件模型和調(diào)度程序。使用標(biāo)準(zhǔn)座艙儀器顯示飛行條件。在線編輯器，用于：開發(fā)包含結(jié)果和圖形以及相關(guān)代碼的實(shí)時(shí)腳本創(chuàng)建用于分享的交互式描述，包括代碼、結(jié)果和圖形以及格式化文本、超鏈接、圖像及方程式MATLAB應(yīng)用設(shè)計(jì)器，使用增強(qiáng)的設(shè)計(jì)環(huán)境和擴(kuò)展的 UI 組件集構(gòu)建帶有線條圖和散點(diǎn)圖的 MATLAB?應(yīng)用全新多 y-軸圖、極坐標(biāo)圖和等式可視化暫停、調(diào)試和繼續(xù) MATLAB 代碼執(zhí)行Neural Network Toolbox使用 Parallel Computing Toolbox? 中的 GPU 加速深入學(xué)習(xí)圖像分類任務(wù)的卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò) (CNN)Symbolic Math Toolbox與 MATLAB 在線編輯器集成，以便編輯符號(hào)代碼和可視化結(jié)果，并將 MuPAD? 筆記本轉(zhuǎn)換為實(shí)時(shí)腳本Statistics and Machine Learning ToolboxClassification Learner 應(yīng)用，可以自動(dòng)培訓(xùn)多個(gè)模型，按照級(jí)別標(biāo)簽對(duì)結(jié)果進(jìn)行可視化處理，并執(zhí)行邏輯回歸分類Control System Toolbox新建及重新設(shè)計(jì)的應(yīng)用，用于設(shè)計(jì) SISO 控制器、自動(dòng)整定 MIMO 系統(tǒng)和創(chuàng)建降階模型Image Acquisition Toolbox支持 Kinect? for Windows? v2 和 USB 3 VisionComputer Vision System Toolbox光學(xué)字符識(shí)別 (OCR) 訓(xùn)練程序應(yīng)用、行人偵測和來自針對(duì) 3-D 視覺的動(dòng)作和光束平差的結(jié)構(gòu)體Trading Toolbox對(duì)交易、靈敏性和交易后執(zhí)行的交易成本分析Simulink 產(chǎn)品系列Simulink通過訪問模板、最近模型和精選示例更快開始或繼續(xù)工作的起始頁自動(dòng)求解器選項(xiàng)可更快速地設(shè)置和仿真模型針對(duì)異構(gòu)設(shè)備的系統(tǒng)模型仿真，例如 Xilinx?和 Altera? SoC 架構(gòu)Simulink? 單位，可在 Simulink、Stateflow? 和 Simscape? 組件的接口指定單位、對(duì)其進(jìn)行可視化處理并檢查變量源和接收器模塊，用于定義變量條件并使用生成代碼中的編譯器指令將其傳播至連接的功能Aerospace Blockset標(biāo)準(zhǔn)座艙儀器，用于顯示飛行條件SimEvents全新離散事件仿真和建模引擎，包括事件響應(yīng)、MATLAB 離散事件系統(tǒng)對(duì)象制作以及 Simulink 和 Stateflow 自動(dòng)域轉(zhuǎn)換Simscape全新方程簡化和仿真技術(shù)，用于生成代碼的快速仿真和運(yùn)行時(shí)參數(shù)調(diào)整Simscape FluidsThermal Liquid 庫，用于對(duì)屬性隨溫度而變化的液體的系統(tǒng)建模Simulink Design Optimization用于實(shí)驗(yàn)設(shè)計(jì)、Monte Carlo 仿真和相關(guān)性分析的靈敏度分析工具Simulink Report Generator三向模型合并，以圖形方式解決 Simulink 項(xiàng)目各修訂版之間的沖突信號(hào)處理和通信Antenna Toolbox電介質(zhì)建模，用于分析天線和有限天線陣列中的基質(zhì)效果RF ToolboxRF Budget Analyzer，用于為級(jí)聯(lián)的射頻組件計(jì)算增益、噪聲系數(shù)和 IP3SimRF自動(dòng)射頻測試工作臺(tái)生成Audio System Toolbox一款用于設(shè)計(jì)和測試音頻處理系統(tǒng)的新產(chǎn)品WLAN System Toolbox一款用于對(duì) WLAN 通信系統(tǒng)的物理層進(jìn)行仿真、分析和測試的新產(chǎn)品代碼生成Embedded Coder編譯器指令生成，將信號(hào)維度作為 #define 進(jìn)行實(shí)施HDL Coder針對(duì) HDL 優(yōu)化的 FFT 和 IFFT，支持每秒 G 字節(jié)采樣 (GSPS) 設(shè)計(jì)的幀輸入HDL VerifierPCIe FPGA 在環(huán)，用于通過 PCI Express? 接口仿真 Xilinx? KC705/VC707 和 Altera?Cyclone? V GT/Stratix V DSP 開發(fā)板上的算法驗(yàn)證和確認(rèn)Polyspace Code Prover支持 long-double 浮點(diǎn)，并且改進(jìn)了對(duì)無窮大和 NaN 的支持Simulink Design Verifier對(duì) C 代碼 S-function 自動(dòng)生成測試IEC Certification Kit對(duì) Simulink Verification and Validation? 提供 IEC 62304 醫(yī)學(xué)標(biāo)準(zhǔn)支持Simulink Test使用 Simulink Real-Time? 制作和執(zhí)行實(shí)時(shí)測試
上傳時(shí)間： 2013-07-09
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Creating the Auto Answering Machine Application
標(biāo)簽： Application Answering Creating Machine
上傳時(shí)間： 2013-12-06
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Support Vector Machine is small sample method based on statistic learning theory. It is a new method to deal with the highly nonlinear classification and regression problems .It can better deal with the small sample, nonlinear and
標(biāo)簽： method statistic learning Support
上傳時(shí)間： 2014-12-02
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新神經(jīng)網(wǎng)絡(luò) Extreme Learning Machine 比SVM快，附4個(gè)例子
標(biāo)簽： Learning Extreme Machine SVM
上傳時(shí)間： 2013-12-27
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extreme learning machine 例子 run sinc_mean
標(biāo)簽： sinc_mean learning extreme machine
上傳時(shí)間： 2016-02-29
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extreme learning machine 例子 run sinc_mean
標(biāo)簽： sinc_mean learning extreme machine
上傳時(shí)間： 2014-01-23
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