Bing Li

Eine neue Methode senkt die Rechenkosten in tiefen neuronalen Netzwerken, ohne die Genauigkeit zu beeinträchtigen.

Ein neuer Logikdesignansatz verbessert die Geschwindigkeit und senkt den Energieverbrauch in neuronalen Netzwerken.

NARUTO verwendet neuronale Techniken für die Echtzeit-3D-Umgebungsmodellierung.

LiveMind verbessert Sprachmodelle für schnellere, Echtzeit-Interaktionen mit Nutzern.

Ein neues Framework verbessert die Kompatibilität von C/C++-Code für die Hardwaresynthese.

BasisN geht die RRAM-Herausforderungen an, um schnellere und energieeffiziente Berechnungen für tiefe neuronale Netze zu ermöglichen.

Eine neue Methode verbessert die Genauigkeit der HDL-Codegenerierung mit LLMs.

Dieses Papier stellt ein Framework zur automatisierten Testbench-Generierung mit LLMs vor.

Eine neue Unterklasse von Gammastrahlenausbrüchen bietet frische Perspektiven auf kosmische Explosionen.

MIBench testet die Leistung von multimodalen Modellen auf mehreren Bildern.

Neue Methode zielt darauf ab, die Vorbereitung von Quantenständen mit Hilfe von neuronalen Netzwerken zu beschleunigen.

Innovative Architektur steigert die Effizienz im Deep Learning durch optische Berechnungen.

Forscher entwickeln ein selbstkorrektierendes Framework zur effizienten Testbench-Generierung im Hardware-Design.

Entdecke die faszinierenden Eigenschaften von TbVSn, einem speziellen ferromagnetischen Material.

Erfahre, wie BENN die Dimensionsreduktion in der Datenanalyse verbessert.