文献
J-GLOBAL ID:202102277062182704
整理番号:21A1204950
ヘアピン溶接の光学的検出により例示したCNNの適応モデル重み最適化のためのクラウドおよびエッジアーキテクチャの開発【JST・京大機械翻訳】
Development of a Cloud- and Edge-Architecture for adaptive model weight optimization of a CNN exemplified by optical detection of hairpin welding
著者 (5件):
Vater Johannes
(BMW Group,Planning and Production of Electrified Powertrains,Munich,Germany)
,
Kirschning Maximilian
(BMW Group,Planning and Production of Electrified Powertrains,Munich,Germany)
,
Scheurenberg Dominik
(RWTH Aachen University,Institute of Automatic Control,Aachen,Germany)
,
Abel Dirk
(RWTH Aachen University,Institute of Automatic Control,Aachen,Germany)
,
Knoll Alois
(Technical University Munich,Chair of Robotics, Artificial Intelligence and Real-time Systems,Munich,Germany)
資料名:
IEEE Conference Proceedings
(IEEE Conference Proceedings)
巻:
2020
号:
EDPC
ページ:
1-7
発行年:
2020年
JST資料番号:
W2441A
資料種別:
会議録 (C)
記事区分:
原著論文
発行国:
アメリカ合衆国 (USA)
言語:
英語 (EN)