PDF (अंग्रेजी)
ZENODO (अंग्रेजी)
प्रकाशित
2025-04-04
खंड
Articles
##submission.howToCite##
##submission.howToCite##
ОДНОПРОЦЕССОРНЫЕ СИСТЕМЫ И ИИ: КАК ИСПОЛЬЗОВАТЬ ИИ НА УСТРОЙСТВАХ С ОГРАНИЧЕННЫМИ РЕСУРСАМИ, ТАКИХ КАК МИКРОКОНТРОЛЛЕРЫ
Шерманова Айгерим Казиевна
Ташкентский государственный технический университет имени Ислама Каримова 2 курс магистратуры, факультет Электроника и автоматика, направление Искусственный интеллект
##semicolon## Искусственный интеллект##common.commaListSeparator## одноядерные системы
सार
В статье рассматривается применение технологий искусственного интеллекта (ИИ) в одноядерных системах, таких как микроконтроллеры, с ограниченными вычислительными и энергетическими ресурсами. Описание ключевых методов оптимизации и подходов для эффективного использования ИИ на таких устройствах. Обсуждается важность разработки маломощных алгоритмов и оптимизации нейронных сетей для работы в реальном времени в условиях ограниченных ресурсов.
##submission.citations##
1. Chen, T., & Jia, Y. (2018). "TensorFlow Lite: Machine Learning for Mobile and Embedded Devices". Proceedings of the International Conference on Machine Learning.
2. Liao, W. K., & Ma, H. (2019). "Pruning Convolutional Neural Networks for Efficient Embedded Systems". IEEE Transactions on Embedded Computing, 18(12), 2045-2053.
3. Zhang, X., & Li, H. (2020). "Efficient Deep Learning Models for Embedded Systems". IEEE Transactions on Neural Networks and Learning Systems, 31(5), 1487-1499.
4. Hu, Z., & Liu, Y. (2021). "Optimizing AI for Microcontrollers: A Survey of Techniques". Journal of Embedded Computing Systems, 15(3), 105-115.
5. Courbariaux, M., Bengio, Y., & David, J. P. (2016). "Low Precision Arithmetic for Deep Learning". Proceedings of the IEEE International Conference on Acoustics, Speech and Signal Processing.
6. Rastegari, M., Ordonez, V., Redmon, J., & Farhadi, A. (2016). "XNOR-Net: ImageNet Classification Using Binary Convolutional Neural Networks". Proceedings of the European Conference on Computer Vision (ECCV).
