Bitte benutzen Sie diese Kennung, um auf die Ressource zu verweisen:
http://elartu.tntu.edu.ua/handle/lib/50986
| Titel: | Апаратно-адаптивний підхід до оптимізації онлайн-навчання на пристроях tinyml |
| Sonstige Titel: | Hardware-adaptive approach to optimization of online learning on tinyml devices |
| Autor(en): | Шипка, В. Shypka, V. |
| Affiliation: | Тернопільський національний технічний університет імені Івана Пулюя, Україна |
| Bibliographic description (Ukraine): | Шипка В. Апаратно-адаптивний підхід до оптимізації онлайн-навчання на пристроях tinyml / В. Шипка // Матеріали ⅩⅢ науково-технічної конференції „Інформаційні моделі, системи та технології“, 17-18 грудня 2025 року. — Т. : ТНТУ, 2025. — С. 158. — (Комп’ютерні системи та мережі). |
| Bibliographic reference (2015): | Шипка В. Апаратно-адаптивний підхід до оптимізації онлайн-навчання на пристроях tinyml // Матеріали ⅩⅢ науково-технічної конференції „Інформаційні моделі, системи та технології“, Тернопіль, 17-18 грудня 2025 року. 2025. С. 158. |
| Bibliographic citation (APA): | Shypka, V. (2025). Aparatno-adaptyvnyi pidkhid do optymizatsii onlain-navchannia na prystroiakh tinyml [Hardware-adaptive approach to optimization of online learning on tinyml devices]. Materials of the ⅩⅢ Scientific and Technical Conference “Information Models, Systems, and Technologies”, 17-18 December 2025, Ternopil, 158. TNTU. [in Ukrainian]. |
| Bibliographic citation (CHICAGO): | Shypka V. (2025) Aparatno-adaptyvnyi pidkhid do optymizatsii onlain-navchannia na prystroiakh tinyml [Hardware-adaptive approach to optimization of online learning on tinyml devices]. Materials of the ⅩⅢ Scientific and Technical Conference “Information Models, Systems, and Technologies” (Tern., 17-18 December 2025), pp. 158 [in Ukrainian]. |
| Is part of: | Матеріали ⅩⅢ науково-технічної конференції „Інформаційні моделі, системи та технології“, 2025 Materials of the ⅩⅢ Scientific and Technical Conference “Information Models, Systems, and Technologies”, 2025 |
| Conference/Event: | ⅩⅢ науково-технічна конференція „Інформаційні моделі, системи та технології“ |
| Journal/Collection: | Матеріали ⅩⅢ науково-технічної конференції „Інформаційні моделі, системи та технології“ |
| Erscheinungsdatum: | 17-Dez-2025 |
| Date of entry: | 5-Jan-2026 |
| Herausgeber: | ТНТУ TNTU |
| Place of the edition/event: | Тернопіль Ternopil |
| Temporal Coverage: | 17-18 грудня 2025 року 17-18 December 2025 |
| UDC: | 004.85 |
| Number of pages: | 1 |
| Page range: | 158 |
| Start page: | 158 |
| End page: | 158 |
| URI: | http://elartu.tntu.edu.ua/handle/lib/50986 |
| Copyright owner: | © Тернопільський національний технічний університет імені Івана Пулюя, 2025 |
| URL for reference material: | https://arxiv.org/abs/2104.10260 |
| References (Ukraine): | 1. Cai H., Gan C., Han S. TinyOL: TinyML with Online-Learning on Microcontrollers. arXiv preprint arXiv:2104.10260. 2021. URL: https://arxiv.org/abs/2104.10260 (дата звернення: 06.11.2025). 2. David R., Duke J., Jain A. et al. TensorFlow Lite Micro: Embedded machine learning on tiny- RAM-T-devices. Proceedings of Machine Learning and Systems. 2021. Vol. 3. P. 800–811. |
| References (International): | 1. Cai H., Gan C., Han S. TinyOL: TinyML with Online-Learning on Microcontrollers. arXiv preprint arXiv:2104.10260. 2021. URL: https://arxiv.org/abs/2104.10260 (Date of appeal: 06.11.2025). 2. David R., Duke J., Jain A. et al. TensorFlow Lite Micro: Embedded machine learning on tiny- RAM-T-devices. Proceedings of Machine Learning and Systems. 2021. Vol. 3. P. 800–811. |
| Content type: | Conference Abstract |
| Enthalten in den Sammlungen: | ⅩⅢ науково-технічна конференція „Інформаційні моделі, системи та технології“ (2025) |
Dateien zu dieser Ressource:
| Datei | Beschreibung | Größe | Format | |
|---|---|---|---|---|
| IMST_2025_Shypka_V-Hardware_adaptive_approach_to_158.pdf | 224,9 kB | Adobe PDF | Öffnen/Anzeigen | |
| IMST_2025_Shypka_V-Hardware_adaptive_approach_to_158__COVER.png | 1,08 MB | image/png | Öffnen/Anzeigen |
Alle Ressourcen in diesem Repository sind urheberrechtlich geschützt, soweit nicht anderweitig angezeigt.