Event-Driven Deep Learning for Edge Intelligence (EDL-EI).

Shah, Sayed Khushal; Tariq, Zeenat; Lee, Jeehwan; Lee, Yugyung

Shah, Sayed Khushal; Tariq, Zeenat; Lee, Jeehwan; Lee, Yugyung.

Afiliação

Shah SK; Department of Computer Science and Engineering, University of North Texas, Denton, TX 76207, USA.
Tariq Z; Department of Computer Science and Engineering, University of North Texas, Denton, TX 76207, USA.
Lee J; College of Architecture, Myongji University, Seoul 03674, Korea.
Lee Y; Department of Computer Science and Electrical Engineering, University of Missouri, Kansas City, MO 64110, USA.

Sensors (Basel) ; 21(18)2021 Sep 08.

Article em En | MEDLINE | ID: mdl-34577228

Assuntos

COVID-19; Aprendizado Profundo; Inteligência Artificial; Controle de Doenças Transmissíveis; Humanos; Inteligência; Pandemias; SARS-CoV-2; Estados Unidos

Palavras-chave

IoT intelligent system; air-quality event; edge intelligence; event-driven deep learning; sensor fusion

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Texto completo: 1 Base de dados: MEDLINE Assunto principal: Aprendizado Profundo / COVID-19 Tipo de estudo: Prognostic_studies Limite: Humans País como assunto: America do norte Idioma: En Ano de publicação: 2021 Tipo de documento: Article

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