CDL Embedded Machine Learning


Project Acronym Projekt Kurzbezeichnung
EML
 
Project Title (de) Projekttitel (de)
CDL Embedded Machine Learning
 
Project Title (en) Projekttitel (en)
CDL Embedded Machine Learning
 
Consortium Coordinator Koordinator des Konsortiums
 
Principal Investigator Projektleiter_in
 
Funder/Funding Agency Fördergeber
Christian Doppler Forschungsgesells
Grant number Förderkennnummer
123456
 

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PreviewAuthor(s)TitleTypeIssue Date
1Bonek, Erik ; Bittner, Matthias ; Hauer, Daniel ; Wilker, Stefan ; Jantsch, Axel Benchmarking Recurrent Neural Networks for Efficient Load Forecasting in Low-Voltage GridsInproceedings Konferenzbeitrag 22-Feb-2026
2Hobeichi, Sanaa ; Curran, Declan ; Bittner, Matthias ; Isphording, Rachael N. ; White, Bethan A. ; Lisa V. Alexander ; Sun, Yue ; de Burgh-Day, Catherine Applying a Standardized Benchmarking Framework to Evaluate AI Methods for Precipitation Downscaling over AustraliaArticle Artikel 1-Jan-2026
3Janser, Jonas ; Wess, Matthias ; Dallinger, Dominik ; Bittner, Matthias ; Schnöll, Daniel ; Jantsch, Axel Spring Reverb Emulation with Hybrid Gated Convolutional Networks and State Space ModelsInproceedings Konferenzbeitrag 2026
4Bittner, Matthias ; Schnöll, Daniel ; Seiler, Fabian ; Wess, Matthias ; Jantsch, Axel Modeling Diagonal State Space Models as Electric Circuits for Analog Neural Network InferenceInproceedings Konferenzbeitrag 2026
5Bittner, Matthias ; Schnöll, Daniel ; Wess, Matthias ; Jantsch, Axel Efficient and interpretable raw audio classification with diagonal state space modelsArticle Artikel Aug-2025
6Hobeichi, Sanaa ; Curran, Declan Jacques ; Sun, Yue ; Bittner, Matthias ; Isphording, Rachael ; Alexander, Lisa Comparison of State-of-the-Art Machine Learning Models with Dynamical Downscaling for Australian Precipitation Using a Standardised Benchmark FrameworkPresentation Vortrag3-Jun-2025
7Lechner, Martin ; Jantsch, Axel OptiSim: A Hardware-Aware Optimization Space Exploration Tool for CNN ArchitecturesInproceedings Konferenzbeitrag 1-Jan-2025
8Bittner, Matthias ; Hinterreiter, Andreas ; Eckelt, Klaus ; Streit, Marc Explainable Long and Short-Term Pattern Detection in Projected Sequential DataInproceedings Konferenzbeitrag 2025
9Bittner, Matthias ; Schnöll, Daniel ; Dallinger, Dominik ; Wess, Matthias ; Jantsch, Axel Pruning State Space Models with Model Order Reduction for Efficient Raw Audio ClassificationInproceedings Konferenzbeitrag 2025
10Dallinger, Dominik ; Bittner, Matthias ; Schnöll, Daniel ; Wess, Matthias ; Jantsch, Axel Piano-SSM: Diagonal State Space Models for Efficient MIDI-to-Raw Audio SynthesisInproceedings Konferenzbeitrag 2025
11Hobeichi, Sanaa ; Shao, Yawen ; Rampal, Neelesh ; Bittner, Matthias ; Abramowitz, Gab Revisiting Tabular Machine Learning and Sequential Models to Advance Climate DownscalingPresentation Vortrag17-Apr-2024
12Bittner, Matthias ; Hauer, Daniel ; Wess, Matthias ; Schnöll, Daniel ; Diwold, Konrad ; Jantsch, Axel Forecasting Load Profiles and Critical Overloads with Uncertainty Quantification for Low Voltage Smart GridsInproceedings Konferenzbeitrag 2024
13Wess-2024-IEEE Access-vor.pdf.jpgWess, Matthias ; Schnöll, Daniel ; Dallinger, Dominik ; Bittner, Matthias ; Jantsch, Axel Conformal Prediction Based Confidence for Latency Estimation of DNN Accelerators: A Black-Box ApproachArticle Artikel 2024
14Bittner, Matthias ; Hauer, Daniel ; Wess, Matthias ; Dallinger, Dominik ; Schnöll, Daniel ; Diwold, Konrad ; Jantsch, Axel Interpretable Load Forecasting with Structured State Space Neural NetworksInproceedings Konferenzbeitrag 2024
15Bittner, Matthias ; Hobeichi, Sanaa ; Zawish, Muhammad ; Diatta, Samo ; Ozioko, Remigus ; Xu, Sharon ; Jantsch, Axel An LSTM-based Downscaling Framework for Australian Precipitation ProjectionsPresentation VortragDec-2023
16Wess, Matthias ; Dallinger, Dominik ; Schnöll, Daniel ; Bittner, Matthias ; Götzinger, Maximilian ; Jantsch, Axel Energy Profiling of DNN AcceleratorsInproceedings Konferenzbeitrag 2023