Neuste Artikel für Energieeffizienz

Ein Blick auf Kirchhoffs Gesetz und seinen Einfluss auf Energieinteraktionen.

P4Green hat sich vorgenommen, den Energieverbrauch in Rechenzentren mit programmierbarer Technologie zu senken.

Ein neues kompaktes Design für programmierbare lineare optische Prozessoren verbessert die Leistung und senkt den Energieverbrauch.

Erforschung von thermischer Strahlung, Emissivität und deren Rolle in verschiedenen Materialien und Technologien.

Forschung zeigt vielversprechende thermoelektrische Materialien für Energieeffizienz.

Die Gestaltung von drahtlosen Geräten anpassen, um die Herausforderungen von 6G zu meistern.

ReDy optimiert die Effizienz von Deep Learning durch dynamische Quantisierung und senkt den Energieverbrauch.

Neue Forschung zeigt das Potenzial von barokalorischen Effekten in effizienten Kühlungstechnologien.

Forscher gehen DRAM-Refresh-Probleme an, um die Speichereffizienz zu verbessern.

Die einzigartigen Eigenschaften und Anwendungen von CuInPS in der Technologie erkunden.

Eine Studie über fortgeschrittene Techniken zur effektiven Überwachung des Energieverbrauchs im Haushalt.

Erforschen von Methoden für energieeffiziente Transformationen von Qubit-Zuständen.

Maschinelles Lernen einsetzen, um Ausfälle bei Hochleistungsrechnerjobs vorherzusagen.

EfficientBioAI hilft Forschern, KI-Modelle für schnellere und energieeffiziente Bioimaging zu optimieren.

Forschung zeigt atomare Details vom vielversprechenden roten Phosphor SrLiAlN:Eu für besseres Licht.

Neue Methoden zielen darauf ab, den Energieverbrauch beim Video-Streaming zu senken.

Eine neue Methode konzentriert sich darauf, die Energiekosten bei der Planung von Mehrprozessorsystemen zu senken.

Die Verbindung zwischen Thermodynamik und Quanteninformation für effiziente Technologie erkunden.

Ein neues System ahmt die Funktionen des Gehirns nach, um effizienter zu lernen und zu verarbeiten.

Die Fahrzeugkontrolle optimieren, um Geschwindigkeit und Energieverbrauch effektiv auszubalancieren.

Die Forschung konzentriert sich auf neue Materialien auf Praseodym-Basis mithilfe von maschinellem Lernen und DFT.

Ein Blick auf die Vorteile und Herausforderungen von Pipelining in molekularen mechanischen Schaltkreisen.

Forschung liefert wichtige Einblicke in Wärmebehandlungen für supraleitende Radiofrequenz-Kavitäten.

Neue Methode deckt übersehene Energieherausforderungen im MAGIC-Design für Memristoren auf.

Neue magnetische Reservoir-Computing-Methode nutzt Spannung für energieeffiziente Datenverarbeitung.

Ein neues Framework, das SNNs und konvolutionale Netzwerke kombiniert für effizientes Lernen.

Neues Framework balanciert Effizienz von Deep Learning und CO2-Emissionen.

Forschung zeigt vielversprechende Ergebnisse bei ungeordneten Halbleiter-Halb-Heusler-Legierungen für die thermische Energieumwandlung.

Ein Blick darauf, wie elektrische Ströme in magnetischen Materialien wirken.

Forschung zeigt, wie Quantenmotoren Effizienz und Leistung steigern können.

Neue Forschung zu ErB gibt Einblicke in effiziente Kühlmaterialien.

Erforschung von Network Slicing und Energieeffizienz in zukünftigen Telekom-Netzwerken.

Erfahre, wie dynamisches Net-Metering Energiegemeinschaften hilft, Kosten zu sparen.

Forschung bei ESTHER verbessert die Verbrennung für zukünftige Weltraummissionen.

AIMC steigert die Effizienz in tiefen neuronalen Netzen, indem es Daten direkt im Speicher verarbeitet.

Ein umfassendes Benchmarking-Tool zur Bewertung der Effizienz von KI-Modellen in realen Szenarien.

Untersuchung von Nicht-Fourier-Wärmeleitungsmodellen für komplexe Materialien und Energieeffizienz.

Ein neues MIV-Transistor-Design verbessert die Leistung in 3D-Integration-Schaltungen.

Neue Designs verbessern die Effizienz von magnetischen Kern-Solenoid-Induktivitäten in Stromrichtern.

Approximate Computing balanciert Qualität und Effizienz in der heutigen Tech-Welt.