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    <title>Lars Gregori</title>
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      <title>Vom Modell zum Mikrocontroller - Intelligenz in kleinen Dimensionen</title>
      <description>The presentation introduces the concept of TinyML—machine learning on microcontrollers—and explores how intelligent solutions can be implemented on resource-constrained devices.</description>
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      <content:encoded>The presentation introduces the concept of TinyML—machine learning on microcontrollers—and explores how intelligent solutions can be implemented on resource-constrained devices.</content:encoded>
      <pubDate>Wed, 19 Nov 2025 00:00:00 -0500</pubDate>
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      <title>From Layout to PCB</title>
      <description>A short intro to the process from a mechanical keyboard layout to a PCB for the Mechanicon 2025 conference in Frankfurt.</description>
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      <content:encoded>A short intro to the process from a mechanical keyboard layout to a PCB for the Mechanicon 2025 conference in Frankfurt.</content:encoded>
      <pubDate>Fri, 14 Nov 2025 00:00:00 -0500</pubDate>
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      <title>Technische Herausforderungen bei der Implementierung von TinyML auf Mikrocontrollern</title>
      <description>Die zunehmende Verbreitung von IoT-Geräten erfordert intelligente Lösungen, die effizient und zuverlässig arbeiten, oft unter ressourcenbeschränkten Bedingungen. Dieser Vortrag bietet eine Einführung in die Welt von TinyML – die direkte Anwendung von Machine-Learning-Modellen auf Mikrocontroller – und zeigt dessen entscheidende Rolle bei der Entwicklung autonomer und energieeffizienter IoT-Anwendungen.
Anhand praktischer Beispiele wird die Umsetzung von TinyML-Modellen demonstriert. Zudem werden die Herausforderungen bei der Portierung und Implementierung von trainierten Modellen für Mikrocontroller näher betrachtet.</description>
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      <content:encoded>Die zunehmende Verbreitung von IoT-Geräten erfordert intelligente Lösungen, die effizient und zuverlässig arbeiten, oft unter ressourcenbeschränkten Bedingungen. Dieser Vortrag bietet eine Einführung in die Welt von TinyML – die direkte Anwendung von Machine-Learning-Modellen auf Mikrocontroller – und zeigt dessen entscheidende Rolle bei der Entwicklung autonomer und energieeffizienter IoT-Anwendungen.
Anhand praktischer Beispiele wird die Umsetzung von TinyML-Modellen demonstriert. Zudem werden die Herausforderungen bei der Portierung und Implementierung von trainierten Modellen für Mikrocontroller näher betrachtet.</content:encoded>
      <pubDate>Tue, 23 Sep 2025 00:00:00 -0400</pubDate>
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