Bing Li

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Un nuevo marco mejora la compatibilidad del código C/C++ para la síntesis de hardware.

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MIBench prueba el rendimiento de modelos multimodales en varias imágenes.

Nuevo método busca acelerar la preparación de estados cuánticos usando redes neuronales.

La arquitectura innovadora mejora la eficiencia en el aprendizaje profundo a través de la computación óptica.

Los investigadores desarrollan un marco autocorrector para generar testbenches de manera eficiente en el diseño de hardware.

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