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Tiny Machine Learning Techniques for Constrained Devices
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Tiny Machine Learning Techniques for Constrained Devices
Tiny Machine Learning Techniques for Constrained Devices explores the cutting-edge field of TinyML, enabling intelligent machine learning on highly resource-limited devices such as microcontrollers and edge IoT nodes. It is a guide to designing, optimizing, securing, and applying TinyML models in real-world constrained environments.
| Médias | Livres Hardcover Book (Livre avec dos et couverture rigide) |
| Validé | 29 janvier 2026 |
| ISBN13 | 9781032897523 |
| Éditeurs | Taylor & Francis Ltd |
| Pages | 224 |
| Dimensions | 150 × 220 × 20 mm · 500 g |
| Langue et grammaire | Anglais |
| Éditeur | Abd El-Latif, Ahmed A. |
| Éditeur | El-Makkaoui, Khalid |
| Éditeur | Lamaakal, Ismail |
| Éditeur | Maleh, Yassine |
| Éditeur | Ouahbi, Ibrahim |
