VEDLIoT: Next generation accelerated AIoT systems and applications
Paper i proceeding, 2023
Distributed Attestation and Security
Acceleration
Machine Learning (ML)
Artificial Intelligence of Things (AIoT)
Reconfigurable and Heterogeneous Computing
Författare
Kevin Mika
Universität Bielefeld
René Griessl
Universität Bielefeld
Nils Kucza
Universität Bielefeld
Florian Porrmann
Universität Bielefeld
Martin Kaiser
Universität Bielefeld
Lennart Tigges
Universität Bielefeld
Jens Hagemeyer
Universität Bielefeld
Pedro Petersen Moura Trancoso
Chalmers, Data- och informationsteknik, Datorteknik
Muhammad Waqar Azhar
Chalmers, Data- och informationsteknik, Datorteknik
Fareed Mohammad Qararyah
Chalmers, Data- och informationsteknik, Datorteknik
Stavroula Zouzoula
Chalmers, Data- och informationsteknik, Datorteknik
Jämes Ménétrey
Université de Neuchâtel
Marcelo Pasin
Université de Neuchâtel
Pascal Felber
Université de Neuchâtel
Carina Marcus
Veoneer
Oliver Brunnegard
Veoneer
Olof Eriksson
Veoneer
Hans Salomonsson
Chalmers, Data- och informationsteknik, CSE Verksamhetsstöd
Proceedings of the 20th ACM International Conference on Computing Frontiers 2023, CF 2023
291-296
979-8-4007-0140-5 (ISBN)
Bologna, Italy,
Very Efficient Deep Learning in IOT (VEDLIoT)
Europeiska kommissionen (EU) (EC/H2020/957197), 2020-11-01 -- 2023-10-31.
Styrkeområden
Informations- och kommunikationsteknik
Ämneskategorier
Inbäddad systemteknik
Datavetenskap (datalogi)
Datorsystem
DOI
10.1145/3587135.3592175