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Improving FPGA Based Impedance Spectroscopy Measurement Equipment by Means of HLS Described Neural Networks to Apply Edge AI

RiuNet: Repositorio Institucional de la Universidad Politécnica de Valencia

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Improving FPGA Based Impedance Spectroscopy Measurement Equipment by Means of HLS Described Neural Networks to Apply Edge AI

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Fe, J.; Gadea Gironés, R.; Monzó Ferrer, JM.; Tébar Ruiz, Á.; Colom Palero, RJ. (2022). Improving FPGA Based Impedance Spectroscopy Measurement Equipment by Means of HLS Described Neural Networks to Apply Edge AI. Electronics. 11(13):1-14. https://doi.org/10.3390/electronics11132064

Por favor, use este identificador para citar o enlazar este ítem: http://hdl.handle.net/10251/193459

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Título: Improving FPGA Based Impedance Spectroscopy Measurement Equipment by Means of HLS Described Neural Networks to Apply Edge AI
Autor: Fe, Jorge Gadea Gironés, Rafael Monzó Ferrer, José María Tébar Ruiz, Ángel Colom Palero, Ricardo José
Entidad UPV: Universitat Politècnica de València. Escuela Técnica Superior de Ingenieros de Telecomunicación - Escola Tècnica Superior d'Enginyers de Telecomunicació
Fecha difusión:
Resumen:
[EN] The artificial intelligence (AI) application in instruments such as impedance spectroscopy highlights the difficulty to choose an electronic technology that correctly solves the basic performance problems, adaptation ...[+]
Palabras clave: FPGA , Impedance spectroscopy , Artificial neural networks , High-level synthesis , AI edge computing
Derechos de uso: Reconocimiento (by)
Fuente:
Electronics. (eissn: 2079-9292 )
DOI: 10.3390/electronics11132064
Editorial:
MDPI AG
Versión del editor: https://doi.org/10.3390/electronics11132064
Coste APC: 2420
Código del Proyecto:
info:eu-repo/grantAgreement/AEI/Plan Estatal de Investigación Científica y Técnica y de Innovación 2017-2020/PID2020-116816RB-I00/ES/DESARROLLO DE TECNICAS Y TECNOLOGIAS DE MEDIDA NO INVASIVAS: IN VIVO, PARA EL DIAGNOSTICO DE ERGE, E IN VITRO, PARA EL ANALISIS DE LIBERACION DE COMPUESTOS ATENUANTES DE ERGE./
info:eu-repo/grantAgreement/GVA//INNEST%2F2020%2F248/
Agradecimientos:
This work was supported in part by the Spanish MCIU under Project PID2020-116816RB-I00 (MCIU/FEDER) and in part by GVA under Project INNEST/2020/248.
Tipo: Artículo

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