کتاب پرسش و پاسخ چهارگزینهای – نسخه یادگیری سریع
— پاسخها بلافاصله بعد از سؤال برای مرور سریع
مشاهده نمونه نسخه کوییز سریع
کتاب پرسش و پاسخ چهارگزینهای – نسخه خودآزمایی
— پاسخها در انتهای بخشها برای سنجش واقعی یادگیری
مشاهده نمونه نسخه آزمونی
🎯 این بسته یک دورهٔ آموزشی کامل و چندلایه است؛ شامل ویدیوهای آموزشی، کتابها، تمرینها و خودآزمایی.
ℹ️ نکات مهم هنگام خرید
این محصول به صورت فایل دانلودی کامل ارائه میشود.
توجه: لینکهای اختصاصی دوره طی حداکثر 24 ساعت پس از ثبت سفارش ارسال میشوند.
دقت کنید لینک ها به شماره موبایل شما ارسال می شوند. پس در ارائه شماره موبایل صحیح دقت کنید.
برای راهنمایی در مورد نحوه دانلود به شماره 09395106248 پیامک دهید یا تماس بگیرید. (ایده آل ترین گزینه ارسال پیام در یکی از پیام رسان ها به همین شماره است تا سریعا لینک های محصول همان جا برای شما ارسال گردد.)
اگر پرداخت انجام شده ولی بعد از 24 ساعت هنوز لینکها را دریافت نکردهاید، نام و نام خانوادگی و نام محصول را پیامک کنید تا
لینکها دوباره ارسال شوند.
💬 راههای ارتباطی پشتیبانی: واتساپ یا هر پیام رسان داخلی یا پیامک:
09395106248 تلگرام: @ma_limbs
چکیده
PPG-based Blood Pressure (BP) estimation is a challenging biosignal processing task for low-power devices such as wearables. State-of-the-art Deep Neural Networks (DNNs) trained for this task implement either a PPG-to-BP signal-to-signal reconstruction or a scalar BP value regression and have been shown to outperform classic methods on the largest and most complex public datasets. However, these models often require excessive parameter storage or computational effort for wearable deployment, exceeding the available memory or incurring too high latency and energy consumption. In this work, we describe a fully-automated DNN design pipeline, encompassing HW-aware Neural Architecture Search (NAS) and Quantization, thanks to which we derive accurate yet lightweight models, that can be deployed on an ultra-low-power multicore System-on-Chip (SoC), GAP8. Starting from both regression and signal-to-signal state-of-the-art models on four public datasets, we obtain optimized versions that achieve up to 4.99% lower error or 73.36% lower size at iso-error. Noteworthy, while the most accurate SoA network on the largest dataset can not fit the GAP8 memory, all our optimized models can; our most accurate DNN consumes as little as 0.37 mJ while reaching the lowest MAE of 8.08 on Diastolic BP estimation.
چکیده به فارسی (ترجمه ماشینی)
تخمین فشار خون مبتنی بر PPG (BP) یک کار پردازش زیستی چالش برانگیز برای دستگاه های کم مصرف مانند پوشیدنی است.شبکه های عصبی عمیق و پیشرفته (DNNS) که برای این کار آموزش داده شده اند یا یک بازسازی سیگنال به سیگنال PPG-to-BP یا رگرسیون ارزش BP Scalar را پیاده سازی می کنند و نشان داده شده است که از روشهای کلاسیک در بزرگترین و بیش از همه بهتر استمجموعه داده های پیچیده عمومی.با این حال ، این مدلها اغلب به ذخیره سازی پارامتر بیش از حد یا تلاش محاسباتی برای استقرار پوشیدنی ، بیش از حافظه موجود یا تحمل تأخیر بیش از حد و مصرف انرژی نیاز دارند.در این کار ، ما یک خط لوله طراحی کاملاً خودکار DNN را توصیف می کنیم ، شامل جستجوی معماری عصبی HW-Aware (NAS) و کمیت ، به لطف آن ما مدلهای دقیق و در عین حال سبک وزن را استخراج می کنیم ، که می تواند در یک سیستم چند منظوره فوق العاده کم قدرت مستقر شود-on-chip (SOC) ، GAP8.با شروع از هر دو مدل رگرسیون و سیگنال به سیگنال در چهار مجموعه داده عمومی ، نسخه های بهینه شده ای را بدست می آوریم که حداکثر 4.99 ٪ خطای پایین تر یا 73.36 ٪ اندازه پایین تر در iso-err را بدست می آوریم.قابل توجه ، در حالی که دقیق ترین شبکه SOA در بزرگترین مجموعه داده نمی تواند حافظه GAP8 را متناسب کند ، تمام مدلهای بهینه شده ما می توانند.دقیق ترین DNN ما ضمن رسیدن به کمترین MAE 8.08 در تخمین BP دیاستولیک ، به اندازه 0.37 MJ مصرف می کند.
📚 محتوای این محصول آموزشی (پکیج کامل)
علاوه بر مقاله اصلی انگلیسی که دریافت می کنید، برای یادگیری عمیقتر و تسلط کامل بر مباحث مجموعهای از کتابهای آموزشی نیز ارائه میشود.
کتاب پرسش و پاسخ چهارگزینهای – نسخه یادگیری سریع
— پاسخها بلافاصله بعد از سؤال برای مرور سریع
مشاهده نمونه نسخه کوییز سریع
کتاب پرسش و پاسخ چهارگزینهای – نسخه خودآزمایی
— پاسخها در انتهای بخشها برای سنجش واقعی یادگیری
مشاهده نمونه نسخه آزمونی
🎯 این بسته یک دورهٔ آموزشی کامل و چندلایه است؛ شامل ویدیوهای آموزشی، کتابها، تمرینها و خودآزمایی.
ℹ️ نکات مهم هنگام خرید
این محصول به صورت فایل دانلودی کامل ارائه میشود.
توجه: لینکهای اختصاصی دوره طی حداکثر 24 ساعت پس از ثبت سفارش ارسال میشوند.
دقت کنید لینک ها به شماره موبایل شما ارسال می شوند. پس در ارائه شماره موبایل صحیح دقت کنید.
برای راهنمایی در مورد نحوه دانلود به شماره 09395106248 پیامک دهید یا تماس بگیرید. (ایده آل ترین گزینه ارسال پیام در یکی از پیام رسان ها به همین شماره است تا سریعا لینک های محصول همان جا برای شما ارسال گردد.)
اگر پرداخت انجام شده ولی بعد از 24 ساعت هنوز لینکها را دریافت نکردهاید، نام و نام خانوادگی و نام محصول را پیامک کنید تا
لینکها دوباره ارسال شوند.
💬 راههای ارتباطی پشتیبانی: واتساپ یا هر پیام رسان داخلی یا پیامک:
09395106248 تلگرام: @ma_limbs
