CRIS Current Research Information System

Enhancing Vibration-Based Structural Health Monitoring via Edge Computing: A Tiny Machine Learning Perspective / Zonzini, Federica; Romano, Francesca; Carbone, Antonio; Zauli, Matteo; De Marchi, Luca. - ELETTRONICO. - (2021), pp. 1-6. (Intervento presentato al convegno 2021 48th Annual Review of Progress in Quantitative Nondestructive Evaluation tenutosi a Onine nel 28-30 07/2021) [10.1115/QNDE2021-75153].

Enhancing Vibration-Based Structural Health Monitoring via Edge Computing: A Tiny Machine Learning Perspective

Zonzini, Federica;Carbone, Antonio;Zauli, Matteo;De Marchi, Luca
2021
2021
2021 48th Annual Review of Progress in Quantitative Nondestructive Evaluation
1
6
Enhancing Vibration-Based Structural Health Monitoring via Edge Computing: A Tiny Machine Learning Perspective / Zonzini, Federica; Romano, Francesca; Carbone, Antonio; Zauli, Matteo; De Marchi, Luca. - ELETTRONICO. - (2021), pp. 1-6. (Intervento presentato al convegno 2021 48th Annual Review of Progress in Quantitative Nondestructive Evaluation tenutosi a Onine nel 28-30 07/2021) [10.1115/QNDE2021-75153].
Zonzini, Federica; Romano, Francesca; Carbone, Antonio; Zauli, Matteo; De Marchi, Luca
4.01 Contributo in Atti di convegno
File in questo prodotto:
Eventuali allegati, non sono esposti

I documenti in IRIS sono protetti da copyright e tutti i diritti sono riservati, salvo diversa indicazione.

Utilizza questo identificativo per citare o creare un link a questo documento: https://hdl.handle.net/11585/845985
 Attenzione

Attenzione! I dati visualizzati non sono stati sottoposti a validazione da parte dell'ateneo

Citazioni
  • ???jsp.display-item.citation.pmc??? ND
  • Scopus 3
  • ???jsp.display-item.citation.isi??? 0
social impact