Eintrag in der Universitätsbibliographie der TU Chemnitz
Mnif, Mahdi* ; Sahnoun, Salwa ; Kaaniche, Marouene ; Atitallah, Bilel Ben ; Fakhfakh, Ahmed ; Kanoun, Olfa
Ultra-Fast Edge Computing Approach for Hand Gesture Classification Based on EIT Measurements
| Universität: | Technische Universität Chemnitz | |
| Institut: | Professur Mess- und Sensortechnik | |
| Dokumentart: | Konferenzbeitrag, referiert | |
| ISBN/ISSN: | Electronic ISBN:979-8-3503-6236-7 ; Print on Demand(PoD) ISBN:979-8-3503-6237-4 | |
| DOI: | doi:10.1109/rose62198.2024.10591116 | |
| URL/URN: | https://ieeexplore.ieee.org/document/10591116 | |
| Quelle: | 2024 IEEE International Symposium on Robotic and Sensors Environments (ROSE), 20.-21. Juni 2024, Chemnitz, 1-6. - IEEE, 2024. - IEEE, 2024 | |
| Freie Schlagwörter (Englisch): | Edge Computing , Tiny ML , Hardware Accelerator , Hand Gesture Recognition , EIT , Deep Learning , Quantization , Inference Time , Energy Efficiency |
