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Un aperçu de la loi de Kirchhoff et son impact sur les interactions énergétiques.

P4Green vise à réduire la consommation d'énergie dans les centres de données avec une technologie programmable.

Un nouveau design compact pour les processeurs optiques linéaires programmables améliore les performances et réduit la consommation d'énergie.

Explorer le rayonnement thermique, l'émissivité et leur rôle dans différents matériaux et technologies.

La recherche met en avant des matériaux thermoelectriques prometteurs pour l'efficacité énergétique.

Adapter la conception des appareils sans fil pour relever les défis du 6G.

ReDy optimise l'efficacité de l'apprentissage profond grâce à la quantification dynamique, réduisant ainsi la consommation d'énergie.

De nouvelles recherches montrent le potentiel des effets barocaloriques dans des technologies de refroidissement efficaces.

Des chercheurs s'attaquent aux problèmes de rafraîchissement de la DRAM pour améliorer l'efficacité de la mémoire.

Explorer les propriétés uniques et les applications du CuInP S dans la tech.

Une étude sur des techniques avancées pour suivre efficacement la consommation d'énergie dans les foyers.

Explorer des méthodes pour des transformations écoénergétiques des états de qubits.

Utiliser l'apprentissage automatique pour prédire les pannes dans les jobs de calcul haute performance.

EfficientBioAI aide les chercheurs à optimiser les modèles d'IA pour un bio-imaging plus rapide et économe en énergie.

Des recherches montrent des détails au niveau atomique du phosphore rouge prometteur SrLiAlN:Eu pour un éclairage amélioré.

De nouvelles méthodes visent à réduire la consommation d'énergie pendant le streaming vidéo.

Une nouvelle méthode se concentre sur la réduction des coûts énergétiques dans la planification multi-processeurs.

Explorer le lien entre la thermodynamique et l'information quantique pour une techno efficace.

Un nouveau système imite les fonctions du cerveau pour un apprentissage et un traitement efficaces.

Optimiser le contrôle des véhicules pour équilibrer vitesse et consommation d'énergie efficacement.

La recherche se concentre sur de nouveaux matériaux à base de praséodyme en utilisant l'apprentissage automatique et la DFT.

Un aperçu des avantages et des défis du pipelining dans les circuits mécaniques moléculaires.

Des recherches offrent des infos clés sur les traitements thermiques pour les cavités radio-fréquence superconductrices.

Une nouvelle méthode dévoile des défis énergétiques négligés dans la conception MAGIC pour les memristors.

Une nouvelle méthode de calcul par réservoir magnétique utilise la tension pour un traitement des données économe en énergie.

Un nouveau cadre qui combine des SNN et des réseaux de convolution pour un apprentissage efficace.

Un nouveau cadre équilibre l'efficacité de l'apprentissage profond et les émissions de carbone.

Des recherches montrent que les alliages half-Heusler désordonnés ont du potentiel pour la conversion d'énergie thermoélectrique.

Un aperçu de comment les courants électriques se comportent dans les matériaux magnétiques.

Des recherches montrent comment les moteurs quantiques peuvent améliorer l'efficacité et la puissance.

De nouvelles recherches sur l'ErB donnent des infos sur des matériaux de refroidissement efficaces.

Explorer le découpage de réseau et l'efficacité énergétique dans les réseaux de télécommunication de nouvelle génération.

Découvrez comment la comptabilité dynamique du net aide les communautés énergétiques à réduire leurs coûts.

La recherche à ESTHER améliore la combustion pour les futures missions spatiales.

AIMC booste l'efficacité des réseaux de neurones profonds en traitant les données directement dans la mémoire.

Un outil de benchmarking complet pour évaluer l'efficacité des modèles d'IA dans des scénarios réels.

Examiner des modèles de conduction de chaleur non-Fourier pour des matériaux complexes et l'efficacité énergétique.

Un nouveau design de transistor MIV améliore les performances des circuits intégrés en 3D.

De nouveaux designs améliorent l'efficacité des inducteurs à solénoïde à noyau magnétique dans les convertisseurs de puissance.

Le calcul approximatif équilibre qualité et efficacité dans le paysage technologique d'aujourd'hui.