Home
Giới thiệu
Tài khoản
Đăng nhập
Quên mật khẩu
Đổi mật khẩu
Đăng ký tạo tài khoản
Liệt kê
Công trình khoa học
Bài báo trong nước
Bài báo quốc tế
Sách và giáo trình
Thống kê
Công trình khoa học
Bài báo khoa học
Sách và giáo trình
Giáo sư
Phó giáo sư
Tiến sĩ
Thạc sĩ
Lĩnh vực nghiên cứu
Tìm kiếm
Cá nhân
Nội dung
Góp ý
Hiệu chỉnh lý lịch
Thông tin chung
English
Đề tài NC khoa học
Bài báo, báo cáo khoa học
Hướng dẫn Sau đại học
Sách và giáo trình
Các học phần và môn giảng dạy
Giải thưởng khoa học, Phát minh, sáng chế
Khen thưởng
Thông tin khác
Tài liệu tham khảo
Hiệu chỉnh
Số người truy cập: 107,086,282
APPLICATION OF MACHINE LEARNING MODEL TO MICROCONTROLLERS -
AUTOMATION OF IOT EDGE DEVICES
Tác giả hoặc Nhóm tác giả:
Võ Hùng Cường, Đinh Thị Mỹ Hạnh, Trần Công Danh
Nơi đăng:
Universe International Journal of Interdisciplinary Research;
S
ố:
2582-6417;
Từ->đến trang
: 34-45;
Năm:
2021
Lĩnh vực:
Công nghệ thông tin;
Loại:
Bài báo khoa học;
Thể loại:
Quốc tế
TÓM TẮT
The Internet of Things has advanced at a breakneck pace in recent years. As a result, cloud servers are storing billions of records, causing delays for some IoT systems, which must transport data from many devices to the server and execute machine learning computations. As a result of the rapid growth of microcontrollers, a new
idea known as edge computing was formed. Tensorflow lite is a big library that allows microcontrollers to employ machine learning models. In this post, we'll develop a system that uses a machine learning model placed on the ESP32 microcontroller to autonomously control lights and fans based on sensors in the surroundings. The Arduino Integrated Development Environment is utilized with TensorFlow Lite for Microcontrollers. With a varied number of neurons, neural networks with two hidden layers are employed
ABSTRACT
The Internet of Things has advanced at a breakneck pace in recent years. As a result, cloud servers are storing billions of records, causing delays for some IoT systems, which must transport data from many devices to the server and execute machine learning computations. As a result of the rapid growth of microcontrollers, a new
idea known as edge computing was formed. Tensorflow lite is a big library that allows microcontrollers to employ machine learning models. In this post, we'll develop a system that uses a machine learning model placed on the ESP32 microcontroller to autonomously control lights and fans based on sensors in the surroundings. The Arduino Integrated Development Environment is utilized with TensorFlow Lite for Microcontrollers. With a varied number of neurons, neural networks with two hidden layers are employed
© Đại học Đà Nẵng
Địa chỉ: 41 Lê Duẩn Thành phố Đà Nẵng
Điện thoại: (84) 0236 3822 041 ; Email: dhdn@ac.udn.vn