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Consultabilità delle tesi
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BEN YAHMED WELID, TINY MACHINE LEARNING FOR DRIFT COMPENSATION OF MEMS PRESSURE SENSORS,
Rel. YILDIRIM KASIM SINAN,
AA 2022/2023
Author:
BEN YAHMED WELID
Title: TINY MACHINE LEARNING FOR DRIFT COMPENSATION OF MEMS PRESSURE SENSORS Relatore: YILDIRIM KASIM SINAN Correlatore: NAJJAR LEILA Secondo Correlatore: PAU DANILO PIETRO Academic year: 2022/2023 Course: Corso di Laurea Magistrale - Ingegneria dell'Informazione e delle Comunicazioni [0340H] Struttura didattica: Dipartimento di Ingegneria e Scienza dell'Informazione Formato: digitale Shelfmark: 0340H-246 Richiedi la consultazione |
CARONTI LUCA, ADAPTIVE HARDWARE ACCELERATED INTERMITTENT DEEP NEURAL NETWORK INFERENCE,
Rel. BRUNELLI DAVIDE,
AA 2021/2022
Author:
CARONTI LUCA
Title: ADAPTIVE HARDWARE ACCELERATED INTERMITTENT DEEP NEURAL NETWORK INFERENCE Relatore: BRUNELLI DAVIDE Correlatore: YILDIRIM KASIM SINAN Academic year: 2021/2022 Course: Corso di Laurea Magistrale - INFORMATICA [0517H] Struttura didattica: Dipartimento di Ingegneria e Scienza dell'Informazione Formato: digitale Shelfmark: 0517H-826 Richiedi la consultazione |
FRAGASSO MICHELE PIO, DEVELOPMENT OF AN INTERMITTENT COMPUTING ARCHITECTURE FOR MACHINE LEARNING ON CONFIGURABLE PLATFORM,
Rel. BRUNELLI DAVIDE,
Rel. YILDIRIM KASIM SINAN,
AA 2021/2022
Author:
FRAGASSO MICHELE PIO
Title: DEVELOPMENT OF AN INTERMITTENT COMPUTING ARCHITECTURE FOR MACHINE LEARNING ON CONFIGURABLE PLATFORM Relatore: YILDIRIM KASIM SINAN Secondo Relatore: BRUNELLI DAVIDE Academic year: 2021/2022 Course: Corso di Laurea Magistrale - Ingegneria Meccatronica [0333H] Struttura didattica: Dipartimento di Ingegneria Industriale Formato: digitale Shelfmark: 0333H-548 |
WASEEM MUHAMMAD, GAUSSIAN MIXTURE MODEL CLASSIFICATION ON EMBEDDED DEVICES
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Rel. YILDIRIM KASIM SINAN,
AA 2023/2024
Author:
WASEEM MUHAMMAD
Title: GAUSSIAN MIXTURE MODEL CLASSIFICATION ON EMBEDDED DEVICES Relatore: YILDIRIM KASIM SINAN Academic year: 2023/2024 Course: Corso di Laurea Magistrale - INFORMATICA [0517H] Struttura didattica: Interfacoltà Rovereto Formato: digitale Shelfmark: 0517H-988 |