ハードウェアへの展開

C/C++ コード生成、GPU コード生成、Raspberry Pi^®、NVIDIA^® Jetson^®

深層学習と機械学習のワークフローをハードウェアに展開します。

注目の例

Classify human electrocardiogram (ECG) signals by deploying a trained directed acyclic graph (DAG) network.

ウェーブレットベースの特徴を使用した信号分類用の Simulink^® モデルの作成と展開。

Perform acoustic-based fault detection on a Raspberry Pi using wavelet scattering and recurrent neural networks.

ウェーブレットから派生させた特徴を使用して心電図信号を分類するための CUDA^® 実行可能ファイルの生成および展開。

スカログラムと深層畳み込みニューラルネットワークを使用した Raspberry Pi における人間の心電図信号の分類。

Use wavelets to classify waveforms on a NVIDIA Jetson^®.