书目信息 |
题名: |
AI嵌入式系统
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作者: | 应忍冬 , 刘佩林 编著 | |
分册: | ||
出版信息: | 北京 机械工业出版社 2022 |
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页数: | 337页 | |
开本: | 24cm | |
丛书名: | 电子与嵌入式系统设计丛书 | |
单 册: | ||
中图分类: | TP360.21 | |
科图分类: | ||
主题词: | 人工智能--ren gong zhi neng--应用--微型计算机--系统设计--研究 | |
电子资源: | ||
ISBN: | 978-7-111-69325-3 |
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314 | @a应忍冬,男,上海交通大学电子信息与电气工程学院副教授,硕士生导师。 | |
314 | @a刘佩林,女,上海交通大学电子信息与电气工程学院教授,博士生导师。 | |
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330 | @a本书介绍机器学习推理算法在嵌入式系统中的底层实现技术与优化。给出不同层级的优化方法,包括面向机器学习推理模型结构的优化;面向运算图中各个算子计算优化;面向二进制比特运算优化以及面向CPU硬件特性的优化。内容结合了理论和实践,其中底层算法的优化方法涉及其背后的信号处理理论介绍,但同时通过应用例子和大量代码说明其软件实现方法。所讨论的内容能够帮助读者在嵌入式平台上实现机器学习算法,另外也为进一步实现通用的嵌入式环境下机器学习算法自动优化和部署工具的开发提供基本知识。 | |
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AI嵌入式系统:算法优化与实现=AI embedded systems:algorithm and implementation/应忍冬, 刘佩林编著.-北京:机械工业出版社,2022 |
337页;24cm.-(电子与嵌入式系统设计丛书) |
ISBN 978-7-111-69325-3:CNY99.00 |
本书介绍机器学习推理算法在嵌入式系统中的底层实现技术与优化。给出不同层级的优化方法,包括面向机器学习推理模型结构的优化;面向运算图中各个算子计算优化;面向二进制比特运算优化以及面向CPU硬件特性的优化。内容结合了理论和实践,其中底层算法的优化方法涉及其背后的信号处理理论介绍,但同时通过应用例子和大量代码说明其软件实现方法。所讨论的内容能够帮助读者在嵌入式平台上实现机器学习算法,另外也为进一步实现通用的嵌入式环境下机器学习算法自动优化和部署工具的开发提供基本知识。 |
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正题名:AI嵌入式系统
索取号:TP360.21/Y618
 
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