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M-IS. 修士（情報科学） >
M-IS. 2024年度(R06) >

このアイテムの引用には次の識別子を使用してください: http://hdl.handle.net/10119/19824

タイトル: 深層学習タスクを対象としたマルチプロセッサ用リアルタイムスケジューリング
著者: 石井, 響
著者（別表記）: いしい, ひびき
キーワード: エッジコンピューティング
深層学習
リアルタイムスケジューリング
マルチイグジット型ニューラルネットワーク
インプリサイス計算
ナップサック問題
Earliest Deadline Firstスケジューリングアルゴリズム
Proportionate Fairスケジューリングアルゴリズム
Edge computing
Deep learning
Real-time scheduling
Multi-Exit neural network
Imprecise Computation
Knapsack problem
EDF scheduling algorithm
P-Fair scheduling algorithm
発行日: Mar-2025
記述: Supervisor: 田中 清史
先端科学技術研究科
修士 (情報科学)
タイトル（英語）: Real-time Scheduling for Deep Learning Tasks on a Multiprocessor Environment
著者（英語）: Ishii, Hibiki
言語: jpn
URI: http://hdl.handle.net/10119/19824
出現コレクション:M-IS. 2024年度(R06) (Jun.2024 - Mar.2025)

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