Distributed Inference for Energy-efficient Monitoring at the Network Edge

Projektinformationen

DIME

ID Finanzhilfevereinbarung: 101062011

DOI

10.3030/101062011

Projekt abgeschlossen

EK-Unterschriftsdatum 19 Mai 2022

Startdatum 1 Juni 2022

Enddatum 31 Mai 2024

Finanziert unter

• Marie Skłodowska-Curie Actions (MSCA)

Gesamtkosten

Keine Daten

EU-Beitrag

€ 181 152,96

Koordiniert durch

FUNDACION IMDEA NETWORKS
Spain

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Links zu Ergebnissen und Veröffentlichungen von RP7-Projekten sowie Links zu einigen Typen spezifischer Ergebnisse wie Datensätzen und Software werden dynamisch von OpenAIRE abgerufen.

Leistungen

Data Management Plan (1)

Data Management Plan

The Data Management Plan describes the data management life cycle for all data sets that will be collected processed or generated by the action It is a document describing what data will be collected processed or generated and following what methodology and standards whether and how this data will be shared andor made open and how it will be curated and preserved

Documents, reports (1)

Communication, Dissemination & Outreach Plan

The plan describes the planned measures to maximize the impact of the project, including the dissemination and exploitation measures that are planned, and the target group(s) addressed. Regarding communication measures and public engagement strategy, the aim is to inform and reach out to society and show the activities performed, and the use and the benefits the project will have for citizens.

Veröffentlichungen

Conference proceedings (3)

Improved Decision Module Selection for Hierarchical Inference in Resource-Constrained Edge Devices

Autoren: Adarsh Prasad Behera, Roberto Morabito, Joerg Widmer, and Jaya Prakash Champati
Veröffentlicht in: ISBN 9781450399906
Herausgeber: ACM
DOI: 10.1145/3570361.3615732

An Offloading Algorithm for Maximizing Inference Accuracy on Edge Device in an Edge Intelligence System

Autoren: Andrea Fresa and Jaya Prakash Champati
Veröffentlicht in: MSWIM '22, Ausgabe 25TH, 2022, ISBN 9781450394826
Herausgeber: Association for Computing Machinery (ACM)
DOI: 10.1145/3551659.3559044

The Case for Hierarchical Deep Learning Inference at the Network Edge

Autoren: Ghina Al-Atat, Andrea Fresa, Adarsh Prasad Behera, Vishnu Narayanan Moothedath, James Gross, and Jaya Prakash Champati
Veröffentlicht in: ISBN 9798400702129
Herausgeber: ACM
DOI: 10.1145/3597062.3597278

Peer reviewed articles (2)

Getting the Best Out of Both Worlds: Algorithms for Hierarchical Inference at the Edge

Autoren: Vishnu N. Moothedath, Jaya Prakash Champati, James Gross
Veröffentlicht in: IEEE Transactions on Machine Learning in Communications and Networking, ISSN 2831-316X
Herausgeber: IEEE
DOI: 10.1109/TMLCN.2024.3366501

Offloading Algorithms for Maximizing Inference Accuracy on Edge Device in an Edge Intelligence System

Autoren: A. Fresa and J. P. Champati
Veröffentlicht in: IEEE Transactions on Parallel and Distributed Systems, ISSN 1045-9219
Herausgeber: IEEE
DOI: 10.1109/TPDS.2023.3267458