
Compresser un CNN 1D pour l'Edge AI : mesures, limites et compromis
Distillation, quantification PTQ et QAT d'un CNN 1D de reconnaissance d'activités, puis benchmark ONNX Runtime en Python et en C++.
Réflexions sur les systèmes embarqués, l'Edge AI, le traitement du signal et les liens entre matériel et machine learning.

Distillation, quantification PTQ et QAT d'un CNN 1D de reconnaissance d'activités, puis benchmark ONNX Runtime en Python et en C++.

Un ESP32-S3 relie le capteur ToF VL53L5CX à un visage expressif sur GC9A01 grâce à FreeRTOS et LVGL.

Analyse BLE d'une smart ring peu chère utilisant JRing, Wireshark et un dongle nRF52840.

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Co-auteur d'une publication IEEE examinant les fondations architecturales de l'IIoT et la classification structurée des méthodes de réduction de la consommation d'énergie du ML en embarqué.

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