Informática - Arquitectura de hardware

Una mirada a las complejidades de analizar datos genómicos y los avances en curso.

Un nuevo marco simplifica el diseño de sistemas de procesamiento de paquetes en redes.

Un nuevo marco mejora la inserción y detección de troyanos de hardware utilizando aprendizaje por refuerzo.

Descubre cómo AnalogNAS mejora la eficiencia de la IA en dispositivos más pequeños usando IMC analógico.

Un enfoque novedoso para diseñar circuitos cuánticos eficientes usando la Base de Bloques Recursivos Estándar.

Examinando las complejidades y soluciones en la gestión del flujo de control para la computación cuántica.

La arquitectura IMBUE mejora la eficiencia del aprendizaje automático usando tecnología ReRAM.

ChipGPT hace que el diseño de chips sea más fácil usando lenguaje cotidiano para ingenieros.

Explorando el uso de HLS en el diseño y rendimiento de transceptores Wi-Fi eficientes.

DeepGate2 mejora el aprendizaje de representación de circuitos para una automatización de diseño electrónico más eficiente.

Examinando el papel de las técnicas de FPGA en la mejora de la seguridad del hardware.

Descubre cómo los procesadores de doble hilo mejoran el rendimiento en varias aplicaciones.

Un nuevo enfoque para ejecutar el modelo X3D en FPGAs para un análisis de video eficiente.

Una nueva arquitectura mejora la codificación de códigos polares MK para una comunicación eficiente.

Una mirada a los beneficios de los SoCs heterogéneos para las tareas informáticas modernas.

RowHammer amenaza la integridad de los datos en sistemas de memoria de alto ancho de banda.

Un diseño de hardware innovador para el aprendizaje en tiempo real en redes neuronales de picos.

Una nueva herramienta mejora la eficiencia de las CNNs 3D en plataformas FPGA.

La computación centrada en la memoria cambia el procesamiento de datos al acercar la computación al almacenamiento de datos.

Las Máquinas Tsetlin en FPGA mejoran el aprendizaje en tiempo real con bajo consumo de energía.

SAFT mejora la velocidad y eficiencia del entrenamiento para modelos de deep learning ruidosos.

Presentando una nueva arquitectura para sistemas de control clásicos en computadoras cuánticas.

Reevaluando cómo clasificamos y entendemos los circuitos secuenciales.

Una mirada a Mixed-TD para optimizar redes neuronales en hardware.

Un nuevo marco mejora la velocidad de generación de texto a través de una mejor asignación de memoria.

ColibriUAV mejora el rendimiento de los drones con cámaras avanzadas y un procesamiento eficiente.

Utilizando Modelos de Lenguaje Grandes para optimizar DNNs para dispositivos pequeños.

NetGAP automatiza el diseño de redes para sistemas complejos, mejorando la adaptabilidad y la eficiencia.

Examinando el impacto de la integración heterogénea en la reducción de emisiones de carbono en tecnología.

Explorando cómo RNS puede aumentar la eficiencia y precisión en el deep learning.

Un nuevo método mejora la fiabilidad de las predicciones en redes neuronales usando espintrónica.

Sparq busca mejorar el rendimiento en redes neuronales cuantizadas con menos necesidades de recursos.

Una nueva plataforma evalúa el rendimiento de aceleradores de deep learning para vehículos autónomos seguros.

MRFI ofrece un enfoque flexible para simular fallos en redes neuronales, mejorando la fiabilidad.

Una nueva arquitectura de hardware mejora la eficiencia y precisión en la detección de texto en escenas.

Este marco simplifica los procesos de diseño electrónico para los ingenieros.

Explorando sistemas de recolección de energía y computación intermitente para soluciones sostenibles de IoT.

Examinando el aumento de las redes neuronales de pulsos en la inteligencia artificial.

Una mirada a técnicas para acelerar Redes Neuronales Gráficas en conjuntos de datos complejos.

Explora la importancia de la tecnología de locomoción para mejorar las experiencias de VR.