Hybrid Lightweight Deep Learning-Based Error Detection Model on Edge Computing Devices
| Zugehörige Institution(en) am KIT | Institut für Anthropomatik und Robotik (IAR) |
| Publikationstyp | Proceedingsbeitrag |
| Publikationsjahr | 2023 |
| Sprache | Englisch |
| Identifikator | ISBN: 979-83-503-3991-8 ISSN: 1946-0740 KITopen-ID: 1000164455 |
| Erschienen in | 2023 IEEE 28th International Conference on Emerging Technologies and Factory Automation (ETFA) |
| Veranstaltung | 28th IEEE International Conference on Emerging Technologies and Factory Automation (ETFA 2023), Sinaia, Romania, 12.09.2023 – 15.09.2023 |
| Verlag | Institute of Electrical and Electronics Engineers (IEEE) |
| Seiten | 1–4 |
| Serie | Proceedings (IEEE International Conference on Emerging Technologies and Factory Automation) ; 2023-September |
| Vorab online veröffentlicht am | 12.10.2023 |
| Nachgewiesen in | Dimensions Scopus |