A Resource-Efficient Algorithm-Hardware Co-Design Towards Semi-Supervised Neurological Symptoms Prediction

Shiqi Zhao, Shanjin Li, Di Wu, Fengshi Tian, Jie Yang, Mohamad Sawan

Article de revue (2025)

Accéder à ce document
Lien externe
Ce document n'est pas archivé dans PolyPublie, mais peut être consulté chez l'éditeur officiel
Voir chez l'éditeur officiel

Mots clés

Département:
Département de génie électrique
Adresse URL de PolyPublie:
https://publications.polymtl.ca/66070/
Titre de la revue :
IEEE Transactions on Instrumentation and Measurement ( vol. 74 )
Maison d'édition:
Institute of Electrical and Electronics Engineers
DOI:
10.1109/tim.2025.3572999
URL officielle:
https://doi.org/10.1109/tim.2025.3572999
OAI:
oai:publications.polymtl.ca:66070
ORCID
Date du dépôt:
09 juin 2025 17:11
Dernière modification:
14 oct. 2026 14:27
Citer en APA 7:
Zhao, S., Li, S., Wu, D., Tian, F., Yang, J., & Sawan, M. (2025). A Resource-Efficient Algorithm-Hardware Co-Design Towards Semi-Supervised Neurological Symptoms Prediction. IEEE Transactions on Instrumentation and Measurement, 74, 12 pages. https://doi.org/10.1109/tim.2025.3572999

Statistiques

Dimensions

Actions réservées au personnel

Afficher document
Afficher document