Ein Blick auf die Vorteile von heterogenen SoCs für moderne Rechenaufgaben.
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Computerwissenschaften - Hardware-Architektur
RSSRowHammer bedroht die Datenintegrität in Hochgeschwindigkeits-Speichersystemen.
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Ein innovatives Hardware-Design für Echtzeit-Lernen in spiking neuronalen Netzwerken.
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Ein neues Tool verbessert die Effizienz von 3D-CNNs auf FPGA-Plattformen.
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Speicherzentrierte Datenverarbeitung verändert die Datenverarbeitung, indem sie die Berechnung näher an die Datenspeicherung bringt.
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Tsetlin-Maschinen auf FPGA verbessern das Echtzeitlernen bei geringem Stromverbrauch.
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SAFT verbessert die Trainingsgeschwindigkeit und Effizienz für rauschende Deep-Learning-Modelle.
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Eine neuartige Architektur für klassische Steuerungssysteme in Quantencomputern.
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Die Neubewertung, wie wir sequenzielle Schaltungen klassifizieren und verstehen.
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Ein Blick auf Mixed-TD zur Optimierung von neuronalen Netzwerken auf Hardware.
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Ein neues Framework verbessert die Geschwindigkeit der Textgenerierung durch bessere Speicherzuweisung.
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ColibriUAV verbessert die Drohnenleistung mit fortschrittlichen Kameras und effizienter Verarbeitung.
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Nutzung von grossen Sprachmodellen zur Optimierung von DNNs für kleine Geräte.
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NetGAP automatisiert das Netzwerkdesign für komplexe Systeme und steigert dadurch Anpassungsfähigkeit und Effizienz.
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Untersuchung der Auswirkungen von heterogener Integration auf die Reduzierung von Kohlenstoffemissionen in der Technik.
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Erforschen, wie RNS Effizienz und Präzision im Deep Learning steigern kann.
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Eine neue Methode verbessert die Vorhersagezuverlässigkeit in neuronalen Netzwerken mithilfe von Spintronik.
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Sparq will die Leistung in quantisierten neuronalen Netzwerken mit geringeren Ressourcenbedürfnissen verbessern.
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Eine neue Plattform bewertet die Leistung von Deep Learning Beschleunigern für sichere autonome Fahrzeuge.
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MRFI bietet einen flexiblen Ansatz, um Fehler in neuronalen Netzen zu simulieren und die Zuverlässigkeit zu verbessern.
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Eine neue Hardware-Architektur verbessert die Effizienz und Genauigkeit bei der Texterkennung in Szenen.
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Dieses Framework vereinfacht die elektronischen Designprozesse für Ingenieure.
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Energietechnologien und intermittierendes Rechnen für nachhaltige IoT-Lösungen erkunden.
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Die Untersuchung des Aufstiegs von spiking neuronalen Netzen in der künstlichen Intelligenz.
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Ein Blick auf Techniken, um Graph Neural Networks in komplexen Datensätzen zu beschleunigen.
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Erkunde die Bedeutung von Fortbewegungstechnologie zur Verbesserung von VR-Erlebnissen.
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Citadel verbessert den Schutz und die Leistung von sicheren Enklaven gegen Angriffe.
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Die Vorteile der Verwendung von arithmetischen Einheiten unterschiedlicher Grösse in Computersystemen erkunden.
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Untersuche die Unterschiede zwischen ANN und SNN bei der Datenverarbeitung.
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Neue Designs verbessern die Datenverarbeitungsgeschwindigkeit und Effizienz durch Near-Memory-Technologie.
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GIDS optimiert das Training von grossflächigen Graphen für bessere Effizienz und Geschwindigkeit.
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ReDy optimiert die Effizienz von Deep Learning durch dynamische Quantisierung und senkt den Energieverbrauch.
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RowHammer wirft ernsthafte Bedenken hinsichtlich der Datenintegrität in modernen Computerspeichersystemen auf.
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Forschung zeigt wichtige Probleme, die die Speicherbehaltung und Leistung von DRAM-Zellen beeinflussen.
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Forscher gehen DRAM-Refresh-Probleme an, um die Speichereffizienz zu verbessern.
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RowPress bringt neue Risiken für die Datensicherheit in modernen DRAM-Systemen mit sich.
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Entdeck, wie FPGA-Technologie die hochpräzise Matrixmultiplikation verbessert.
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HashMem beschleunigt Hashmaps, indem es Verarbeitung und Speicher kombiniert.
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Verständnis von Hardware-Trojanern und deren Auswirkungen auf die Sicherheit elektronischer Geräte.
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Risiken im Hardware-Design durch Resilienz und Zusammenarbeit angehen.
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