Будь ласка, використовуйте цей ідентифікатор, щоб цитувати або посилатися на цей матеріал:
http://elartu.tntu.edu.ua/handle/lib/50986
| Назва: | Апаратно-адаптивний підхід до оптимізації онлайн-навчання на пристроях tinyml |
| Інші назви: | Hardware-adaptive approach to optimization of online learning on tinyml devices |
| Автори: | Шипка, В. Shypka, V. |
| Приналежність: | Тернопільський національний технічний університет імені Івана Пулюя, Україна |
| Бібліографічний опис: | 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). |
| Бібліографічне посилання: | 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]. |
| Є частиною видання: | 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 |
| Конференція/захід: | ⅩⅢ науково-технічна конференція „Інформаційні моделі, системи та технології“ |
| Журнал/збірник: | Матеріали ⅩⅢ науково-технічної конференції „Інформаційні моделі, системи та технології“ |
| Дата публікації: | 17-гру-2025 |
| Дата внесення: | 5-січ-2026 |
| Видавництво: | ТНТУ TNTU |
| Місце видання, проведення: | Тернопіль Ternopil |
| Часове охоплення: | 17-18 грудня 2025 року 17-18 December 2025 |
| УДК: | 004.85 |
| Кількість сторінок: | 1 |
| Діапазон сторінок: | 158 |
| Початкова сторінка: | 158 |
| Кінцева сторінка: | 158 |
| URI (Уніфікований ідентифікатор ресурсу): | http://elartu.tntu.edu.ua/handle/lib/50986 |
| Власник авторського права: | © Тернопільський національний технічний університет імені Івана Пулюя, 2025 |
| URL-посилання пов’язаного матеріалу: | https://arxiv.org/abs/2104.10260 |
| Перелік літератури: | 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: | 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. |
| Тип вмісту: | Conference Abstract |
| Розташовується у зібраннях: | ⅩⅢ науково-технічна конференція „Інформаційні моделі, системи та технології“ (2025) |
Файли цього матеріалу:
| Файл | Опис | Розмір | Формат | |
|---|---|---|---|---|
| IMST_2025_Shypka_V-Hardware_adaptive_approach_to_158.pdf | 224,9 kB | Adobe PDF | Переглянути/відкрити | |
| IMST_2025_Shypka_V-Hardware_adaptive_approach_to_158__COVER.png | 1,08 MB | image/png | Переглянути/відкрити |
Усі матеріали в архіві електронних ресурсів захищені авторським правом, всі права збережені.