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小机器学习
近年来，人工智能 (AI) 和机器学习 (ML) 引起了业界和学术界的极大兴趣。值得注意的是，传统的 ML 技术需要大量功率才能达到所需的精度，这限制了它们主要在网络节点等高性能设备上的使用。然而，随着物联网 (IoT) 和边缘计算等技术的进步，将 ML 技术融入资源受限的嵌入式设备以实现分布式和无处不在的智能是可取的。这促使了 TinyML 范式的出现，这是一种嵌入式 ML 技术，可在多种廉价、资源和功率受限的设备上实现 ML 应用。然而，在向适当实施 TinyML 技术的过渡过程中，处理能力优化、可靠性提高和学习模型准确性维护等多项挑战需要及时解决。本文回顾了可用于实施 TinyML 的各种途径。首先，介绍 TinyML 的背景，然后详细讨论支持 TinyML 的各种工具。然后，详细介绍了使用先进技术的 TinyML 的最新应用。最后，确定了各种研究挑战和未来方向。
机器学习
完整的教授：o成功履行职责的证明1。科学研究出版物：每年三个高级出版物的目标；强调近年来出版的出版物监督论文：一年约有一个博士学位的目标其他科学出版物，例如书籍和章节引用重要的主题演讲/全体会议和科学奖励科学期刊上的编辑工作2。学术教学经验高质量的教学以不同的方式证明，例如收到的反馈最新的教学作品集开发教学模块最终论文的监督3.学术领导建立和领导研究小组领导力经验以及领导和人际交往能力的证据其他领导经验和反馈收到4.收购外部资金欧盟，ERC，芬兰研究委员会和芬兰商业5.在科学界工作国际科学社会和专家咨询职责对科学界有影响的职责6。社会影响社会对话中的存在上面第4点未提及的公司资金和外部资金大学以外的专业经验创新，专利，与公司的合作（例如董事会成员）大学利益相关者团体的活动
通过机器学习和...
通过机器学习来测量非货币贫困。非货币贫困是通过以下因素确定的：人口统计，人口，收入分布，气候，文化，民族和自然资源的可用性。今天，非货币贫困度量的最重要方面之一是将机器学习用于除财富或收入以外的多个数据点来评估个人或社区的生活质量。也发现了使用机器学习算法在新兴国家造成贫困的社会经济因素。应用了我们的目标中性嗜性模型和机器学习算法。中性粒细胞模型用于审查贫困指标以及ML算法。在探索我们的研究中机器学习的实用性以衡量贫困中，我们会找到以下问题的答案：（1）为什么在计算贫困率的同时考虑非货币方法很重要？（2）在贫困测量中使用了哪种机器学习算法？（3）贫困预测中机器学习应用的未来范围是什么？在找到这些问题的答案时，我们分析了总的10篇论文，这些论文是根据排除和包含标准收集的，以及根据本文内容的选择的目的。在调查期间发现，机器学习提供了复杂的数据，以识别非货币贫困原因，而这项调查首先是使用机器学习将非货币贫困因素使用的。关键字：贫困；非货币与货币方法；机器学习；深度学习；人口统计和
