First results of a comparison of machine learning hardware acceleration approaches using field programmable gate arrays in an agricultural mobile robotic application case

Tiedemann, Tim; Schmidt, Anja; Stricker, Jesse; Fuhrmann, Jonas

doi:10.1007/978-3-031-60023-4_8

Verlagslink DOI:	10.1007/978-3-031-60023-4_8
Titel:	First results of a comparison of machine learning hardware acceleration approaches using field programmable gate arrays in an agricultural mobile robotic application case
Sprache:	Englisch
Autorenschaft:	Tiedemann, Tim Schmidt, Anja Stricker, Jesse Fuhrmann, Jonas
Herausgeber*In:	Köhler-Bußmeier, Michael Renz, Wolfgang Sudeikat, Jan
Erscheinungsdatum:	1-Jul-2024
Verlag:	Springer
Teil der Schriftenreihe:	Intelligent Distributed Computing XVI : 16th International Symposium on Intelligent Distributed Computing, IDC 2023
Zeitschrift oder Schriftenreihe:	Studies in computational intelligence
Zeitschriftenband:	1138
Anfangsseite:	27
Endseite:	39
Projekt:	Robotik in der Landwirtschaft
Konferenz:	International Symposium on Intelligent Distributed Computing 2023
URI:	https://hdl.handle.net/20.500.12738/16043
ISBN:	978-3-031-60023-4 978-3-031-60022-7
ISSN:	1860-9503
Begutachtungsstatus:	Diese Version hat ein Peer-Review-Verfahren durchlaufen (Peer Review)
Einrichtung:	Department Informatik Fakultät Technik und Informatik Forschungs- und Transferzentrum Smart Systems
Dokumenttyp:	Konferenzveröffentlichung
Hinweise zur Quelle:	Funded by the Federal Ministry of Food and Agriculture (BMEL) by a decision of the German Bundestag. The Federal Offce for Agriculture and Food (BLE) provides coordinating support for artificial intelligence (AI) in agriculture as funding organization, grant number 28DK103C20.
Sponsor / Fördernde Einrichtung:	Bundesministerium für Ernährung und Landwirtschaft
Enthalten in den Sammlungen:	Publications without full text