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Confronto tra AMD/Xilinx Versal ACAP e Intel Stratix 10 NX nei compiti di deep learning.

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Nuovi algoritmi migliorano i progetti dei circuiti per calcoli più veloci.

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Un nuovo framework migliora la compatibilità del codice C/C++ per la sintesi hardware.

Un nuovo metodo migliora l'accuratezza della generazione di codice HDL usando LLM.

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Un nuovo metodo migliora l'efficienza energetica e la velocità di elaborazione nelle CNN.

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Uno studio rivela vulnerabilità nel logic locking che influiscono sulla sicurezza dei dati.

VerilogCoder usa l'AI per semplificare e migliorare i compiti di design dell'hardware.

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Un nuovo benchmark valuta la capacità degli LLM di generare codice Verilog.

Il calcolo Takum offre maggiore precisione ed efficienza rispetto ai sistemi tradizionali.

L'architettura innovativa migliora l'efficienza nel deep learning attraverso il calcolo ottico.

Un nuovo framework migliora l'elaborazione delle reti neurali per la ricerca scientifica.

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Un nuovo approccio migliora il design dei circuiti hardware usando il machine learning.

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Nuovi metodi nell'equalizzazione turbo migliorano la ricezione del segnale e riducono la complessità.

Il nuovo design migliora l'affidabilità e la sicurezza dei dispositivi IoT usando la tecnologia PUF.

Un nuovo approccio migliora le prestazioni dei modelli di deep learning nonostante il rumore.

Ottimizzare le DNN con quantizzazione a potenza di due per dispositivi con risorse limitate.

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