Computerwissenschaften - Hardware-Architektur

Ein Vergleich von KANs und MLPs in Bezug auf die Klassifikationsleistung und Hardwareeffizienz.

RoSE-Opt automatisiert das Design von Analogschaltungen für mehr Effizienz und Zuverlässigkeit.

Ein Blick auf die technologie der feldprogrammierbaren Pixel-Convolutional-Arrays und deren Auswirkungen.

Ein neues Addierer-Design steigert die Effizienz in der Hardware für Deep Learning.

Eine neue Methode verbessert die Verifizierung für moderne RISC-V-Prozessoren und sorgt dafür, dass das Design korrekt ist.

Ein Blick auf das neue flexible Multi-Port-Speicherdesign für moderne Geräte.

Die flexible Natur und die Anwendungen von flüssigen neuronalen Netzwerken erkunden.

Ein neues Verfahren verbessert den Schutz von IC-Designs durch effizientes Watermarking.

Blink bietet eine schnellere Möglichkeit, Stromüberwachungssysteme zu entwerfen und die Effizienz zu steigern.

Ein Framework verbessert das Energiemanagement in grossen Sprachmodellen, ohne die Leistung zu beeinträchtigen.

Neue Methoden zielen darauf ab, leistungsstarke Modelle effizient auf begrenzter Hardware laufen zu lassen.

Erforschung verbesserter Geräte für eine bessere Interaktion mit grossen Sprachmodellen.

Ein leistungsstarker Simulator, der entwickelt wurde, um das Training von selbstfahrenden Autos durch schnelle Szenarien zu verbessern.

Dreieckige Eingangsbewegung steigert die Effizienz in konvolutionalen neuronalen Netzwerken.

Ein neues Modell bringt Programmierung mit neuromorpher Hardware zusammen, um die Effizienz zu steigern.

Ein Blick darauf, wie Graph Neural Networks funktionieren und warum sie wichtig sind.

Ein neues System verbessert das Notfallmanagement in Städten, die mit Infrastrukturproblemen zu kämpfen haben.

MetaWearS verbessert tragbare Geräte mit effizienten Updates und weniger Daten.

Ein neuer Ansatz verbessert die Energieeffizienz und die Verarbeitungsgeschwindigkeit in CNNs.

Das throttLL'eM-Framework senkt den Energieverbrauch und sorgt gleichzeitig für schnelle Reaktionen.

FPGAs und HLS-Tools einsetzen, um FTLE-Berechnungen in der Strömungsmechanik zu verbessern.

Die Möglichkeiten von tinyML in der Alltags-Technologie erkunden.

Ein neues Framework vereinfacht die Compiler-Prozesse für Tensor-Beschleuniger mithilfe von LLMs.

Die Vorteile von kryogener und supraleitender Computertechnik für mehr Geschwindigkeit und Effizienz entdecken.

Neues Framework für NPUs verbessert die Ressourcenteilung und senkt die Kosten.

Deeploy macht die Bereitstellung von kleinen Sprachmodellen auf Mikrocontrollern einfacher und verbessert den Zugang zu KI.

Eine Methode, um die FPGA-Anforderungen für neuronale Netzwerke vorherzusagen, bevor man sie baut.

Eine Studie zeigt Schwachstellen bei der Logikverriegelung, die die Datensicherheit beeinträchtigen.

Ein Blick auf Fehlererkennungsmethoden für zuverlässige Systemleistung.

Neue Methoden verbessern die Geschwindigkeit und Effizienz von NeRF für die hochwertige Bilddarstellung.

Innovative Quantenaddierer-Designs verbessern die Leistung in lauten Umgebungen.

Nutzung von grossen Sprachmodellen zur effizienten Generierung von Assertions in der elektronischen Designverifikation.

Die Erforschung des Potenzials von Quanten-Carry-Lookahead-Modulo-Addierern in der Computertechnik.

Ein neuer Ansatz zur Verbesserung des Designs von Multiplikatoren und Multiplizier-Akkumulatoren.

Optimiere deinen CNN-Einsatz mit FPGA-Technologie für bessere Leistung.

HiFuse verbessert die Geschwindigkeit und Effizienz von heterogenen Graph-Neuronalen Netzwerken.

Lerne, wie dynamische Techniken die Hardware-Leistung und Anpassungsfähigkeit verbessern.

Y-Flash-Zellen und die Tsetlin-Maschine steigern die Effizienz des maschinellen Lernens.

Eine neue Methode zur Verbesserung des Timings in eingebetteten Systemen mit umfassenden Designstrategien.

Die Integration von LLMs in der Hochsprachen-Synthese für effektive Hardwareentwicklung erkunden.