COMPUTING PLATFORMS FOR DEEP LEARNING TASK IN COMPUTER VISION
Identifikátory výsledku
Kód výsledku v IS VaVaI
<a href="https://www.isvavai.cz/riv?ss=detail&h=RIV%2F00216305%3A26220%2F20%3APU136559" target="_blank" >RIV/00216305:26220/20:PU136559 - isvavai.cz</a>
Výsledek na webu
—
DOI - Digital Object Identifier
—
Alternativní jazyky
Jazyk výsledku
angličtina
Název v původním jazyce
COMPUTING PLATFORMS FOR DEEP LEARNING TASK IN COMPUTER VISION
Popis výsledku v původním jazyce
The recent progress in machine learning in computer vision guides to enormous hardware requirements. This paper discovers new innovative hardware capable to deal with immense demands.The main concern is on five domains: single-board computers, hardware accelerators, graphics cards, workstations, and cloud computing. These devices have several key features for detection that are discussed. Cloud computing is another presented approach. Different delivery models of cloud computing are addressed.
Název v anglickém jazyce
COMPUTING PLATFORMS FOR DEEP LEARNING TASK IN COMPUTER VISION
Popis výsledku anglicky
The recent progress in machine learning in computer vision guides to enormous hardware requirements. This paper discovers new innovative hardware capable to deal with immense demands.The main concern is on five domains: single-board computers, hardware accelerators, graphics cards, workstations, and cloud computing. These devices have several key features for detection that are discussed. Cloud computing is another presented approach. Different delivery models of cloud computing are addressed.
Klasifikace
Druh
D - Stať ve sborníku
CEP obor
—
OECD FORD obor
20205 - Automation and control systems
Návaznosti výsledku
Projekt
—
Návaznosti
S - Specificky vyzkum na vysokych skolach
Ostatní
Rok uplatnění
2020
Kód důvěrnosti údajů
S - Úplné a pravdivé údaje o projektu nepodléhají ochraně podle zvláštních právních předpisů
Údaje specifické pro druh výsledku
Název statě ve sborníku
Proceedings II of the 26th Conference STUDENT EEICT 2020
ISBN
978-80-214-5868-0
ISSN
—
e-ISSN
—
Počet stran výsledku
5
Strana od-do
171-175
Název nakladatele
Vysoké učené Technické, Fakulta elektrotechniky a komunikačních technologií
Místo vydání
Brno
Místo konání akce
BRNO
Datum konání akce
23. 4. 2020
Typ akce podle státní příslušnosti
CST - Celostátní akce
Kód UT WoS článku
000598376500040