Explorer de nouvelles méthodes dans l'estimation de canal pour améliorer la précision des communications sans fil.
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La science de pointe expliquée simplement
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Une nouvelle approche améliore la simulation d'apprentissage profond dans la conception matérielle.
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Comparer AMD/Xilinx Versal ACAP et Intel Stratix 10 NX dans les tâches d'apprentissage profond.
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Une nouvelle approche informatique améliore les performances et l'efficacité des systèmes embarqués.
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Explorer des méthodes pour évaluer la fiabilité des programmes sur des puces rapides et petites.
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De nouveaux algorithmes améliorent les conceptions de circuits pour des calculs plus rapides.
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Découvre comment la technologie des chiplets transforme la conception du matériel AI pour une meilleure efficacité.
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Une nouvelle méthode améliore la détection des vulnérabilités microarchitecturales dans les systèmes informatiques.
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De nouvelles méthodes améliorent l'efficacité dans la conception de circuits numériques en utilisant l'ACD.
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Un nouveau modèle améliore la prédiction de la qualité de design dans le développement matériel.
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Un nouveau cadre améliore le traitement des réseaux de neurones convolutifs sur des appareils avec des ressources limitées.
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Cet article évalue l'efficacité des grands modèles de langage dans la création d'assertions matérielles.
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Une nouvelle instruction améliore les performances dans les tâches de streaming de données.
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Un nouveau cadre améliore la compatibilité du code C/C++ pour la synthèse matérielle.
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Une nouvelle méthode améliore la précision de génération de code HDL en utilisant des LLM.
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MaskedHLS propose une solution pour construire du matériel sécurisé contre les attaques par canal latéral de puissance.
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Un nouvel algorithme simplifie les opérations de modulus, super utile pour la cryptographie et les calculs de nombres premiers.
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Nouvelles méthodes améliorent l'efficacité des réseaux de neurones profonds, réduisant la consommation d'énergie et augmentant la vitesse.
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Un aperçu des problèmes clés dans la conception de matériel informatique spécialisé.
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AutoVCoder améliore la capacité des LLM à générer du code Verilog de haute qualité de manière efficace.
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Un nouveau cadre améliore la génération de code RTL grâce à l'augmentation des ensembles de données et à l'auto-réflexion.
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Une nouvelle approche améliore l'efficacité énergétique et la vitesse de traitement dans les CNNs.
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Une étude révèle des vulnérabilités dans le verrouillage logique qui affectent la sécurité des données.
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VerilogCoder utilise l'IA pour simplifier et améliorer les tâches de conception matérielle.
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L'architecture innovante améliore l'efficacité de l'apprentissage profond grâce à la computation optique.
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