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CiMLoop améliore l'efficacité des réseaux de neurones profonds grâce à une modélisation innovante.

Une planification efficace minimise l'activité des machines, réduisant la consommation d'énergie.

Les chercheurs étudient la formation de filaments et les effets quantiques dans les dispositifs électriques.

Des surfaces innovantes améliorent la performance des signaux dans les systèmes sans fil.

Un nouveau modèle révèle des infos sur comment les films liquides fins gèlent.

La recherche explore comment les modes de micro-déchirure affectent le comportement du plasma et l'efficacité énergétique.

Cet article examine des méthodes pour estimer des sources de chaleur inconnues à partir de données de température.

Les systèmes radar-communication à double fonction améliorent la connectivité et les capacités de détection.

Des recherches révèlent de nouvelles infos sur les diodes supraconducteurs utilisant des jonctions de Josephson pour gérer le courant de manière efficace.

Un nouveau matériel d'accélération améliore le traitement des données dans les réseaux de deep learning.

Combiner les réseaux terrestres et non terrestres pour améliorer la connectivité et réduire la consommation d'énergie.

Un regard sur l'efficacité énergétique et la transformation de Fourier quantique dans les ordinateurs quantiques.

Le graphène ondulé a du potentiel pour des applications électroniques avancées et l'efficacité énergétique.

Un aperçu des rêves neuromorphiques et leur impact sur l'efficacité de l'IA.

Concevoir des fermes WEC pour de meilleures performances énergétiques grâce à une planification et une modélisation soignées.

Recherche sur comment le comportement de la lumière révèle les dynamiques de transfert d'énergie dans des systèmes complexes.

Cet article parle de comment GRSNN améliore les tâches de raisonnement sur les graphes en utilisant le délai synaptique.

La recherche se concentre sur des systèmes actifs pour réduire la traînée aérodynamique dans les voitures.

Cette étude propose une nouvelle méthode pour économiser de l'énergie dans les réseaux mmWave.

Un aperçu de l'AIMC et du DIMC pour les tâches d'apprentissage machine.

Découvrez comment les SNN améliorent l'efficacité énergétique dans les systèmes de conduite autonome.

Cette étude évalue des modèles d'apprentissage profond pour résoudre des équations complexes de manière efficace.

De nouvelles techniques améliorent les performances des réseaux à large portée et basse consommation pour les appareils IoT.

La recherche met en avant les effets du dopage au lithium sur les propriétés des supraconducteurs Bi-2223.

Les DSNN traitent l'info comme de vrais neurones, offrant une meilleure efficacité pour gérer les données.

Explorer comment l'IA améliore le streaming vidéo tout en promouvant l'efficacité énergétique.

Des chercheurs utilisent des champs magnétiques pour améliorer la gestion de la chaleur dans de petits appareils.

Un nouveau modèle S6 améliore les performances et l'efficacité des réseaux de neurones à impulsions.

Découvre la détection et la communication intégrées pour améliorer la connectivité des appareils.

NeuroSA utilise l'informatique neuromorphique pour résoudre efficacement le problème d'Ising.

De nouvelles méthodes améliorent l'étude des particules quantiques dans des systèmes hors d'équilibre.

Cette étude améliore la communication des UAV en s'attaquant aux erreurs de pointage 3D et à l'efficacité énergétique.

Améliorer l'efficacité et le confort des systèmes CVC en utilisant des méthodes d'apprentissage fédéré.

Une étude explore les propriétés supraconductrices de ScTe avec du fer, du cobalt et du nickel.

Cet article parle de l'utilisation de RHS pour des systèmes de communication sans fil écoénergétiques.

TlSbTe montre du potentiel dans les applications thermoélectriques grâce à sa faible conductivité thermique et ses bonnes propriétés électriques.

Apprends comment les centres de données mesurent et rapportent efficacement leurs émissions de carbone.

Explorer la dissociation des excitons pour de meilleurs panneaux solaires et LED.

Une nouvelle méthode améliore l'utilisation de l'énergie et les performances dans l'exécution des DNN.

Un nouveau cadre améliore le traitement des réseaux de neurones convolutifs sur des appareils avec des ressources limitées.