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dc.contributor.authorZingg, Raphael-
dc.contributor.authorRosenthal, Matthias-
dc.date.accessioned2020-05-25T09:06:01Z-
dc.date.available2020-05-25T09:06:01Z-
dc.date.issued2019-05-14-
dc.identifier.urihttps://digitalcollection.zhaw.ch/handle/11475/20056-
dc.description.abstractDer Vortrag geht im Detail auf die Anwendung der ARM-CMSIS-NN Library ein, welche von ARM unter anderem für Cortex-M Plattformen zur Verfügung gestellt wird. Damit ist wird eine effiziente Verarbeitung von neuronalen Netzen auch auf wenig performanten Systemen ermöglicht. Mit Hilfe eines an der Zürcher Hochschule für Angewandte Wissenschaften (ZHAW) entwickelten Software-Frameworks kann ein benutzerdefiniertes Keras-Modell automatisch in C-Code umgewandelt werden. Der generierte C-Code wird anschliessend mit der ARM-CMSIS-NN Library verwendet, um neuronale Netze effizient auf einem eingebetteten Mikrocontroller wie dem CORTEX-M4 auszuführen. Beispielanwendungen werden gezeigt und Resultate diskutiert.de_CH
dc.language.isodede_CH
dc.rightsLicence according to publishing contractde_CH
dc.subjectArtificial intelligencede_CH
dc.subjectMicrocontrollerde_CH
dc.subjectKerasde_CH
dc.subjectCMSIS-NNde_CH
dc.subject.ddc004: Informatikde_CH
dc.titleNeuronale Netze auf Cortex-M mit keras, CMSIS-NN und X-Cube-AIde_CH
dc.typeKonferenz: Sonstigesde_CH
dcterms.typeTextde_CH
zhaw.departementSchool of Engineeringde_CH
zhaw.organisationalunitInstitute of Embedded Systems (InES)de_CH
zhaw.conference.detailsForum Künstliche Intelligenz, Stuttgart, Deutschland, 14. Mai 2019de_CH
zhaw.funding.euNode_CH
zhaw.originated.zhawYesde_CH
zhaw.publication.statuspublishedVersionde_CH
zhaw.publication.reviewPeer review (Abstract)de_CH
zhaw.webfeedIndustrie 4.0de_CH
zhaw.author.additionalNode_CH
zhaw.display.portraitYesde_CH
Appears in collections:Publikationen School of Engineering

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