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Deploying and Evaluating Multiple Deep Learning Models on Edge Devices for Diabetic Retinopathy Detection
Akwasi Asare, Dennis Agyemanh Nana Gookyi, Derrick Boateng, Fortunatus Aabangbio Wulnye
https://arxiv.org/abs/2506.14834

Deploying and Evaluating Multiple Deep Learning Models on Edge Devices for Diabetic Retinopathy Detection
Diabetic Retinopathy (DR), a leading cause of vision impairment in individuals with diabetes, affects approximately 34.6% of diabetes patients globally, with the number of cases projected to reach 242 million by 2045. Traditional DR diagnosis relies on the manual examination of retinal fundus images, which is both time-consuming and resource intensive. This study presents a novel solution using Edge Impulse to deploy multiple deep learning models for real-time DR detection on edge devices. A ro…

In #Walldürn wurde mit Neusaß II eine der größten #AgriPV-Anlagen Baden-Württembergs eingeweiht.
Auf fast neun Hektar wachsen künftig #Gemüse und

In "Neusaß II" wachsen künftig Kartoffeln im Windschatten von Solarpanelen
In Walldürn ist am Montag ein Pilotprojekt der erneuerbaren Energiegewinnung ans Netz gegangen. "Neusaß II" gilt als eine der größten Agri-Photovoltaikanlagen Baden-Württembergs.