小型デバイス向けにDNNを最適化するために大規模言語モデルを活用する。
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コンピューターサイエンス - ハードウェアアーキテクチャー
RSSNetGAPは、複雑なシステムのネットワーク設計を自動化して、適応性と効率を向上させるよ。
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異種統合がテクノロジーのカーボン排出削減に与える影響を調べる。
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RNSがディープラーニングの効率と精度をどう向上させるかを探る。
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新しい方法がスピントロニクスを使ってニューラルネットワークの予測信頼性を向上させる。
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Sparqは、リソースの必要が少ない量子化ニューラルネットワークの性能を向上させることを目指してるよ。
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新しいプラットフォームが、安全な自律走行車のためのディープラーニングアクセラレーターの性能を評価するんだ。
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MRFIは、ニューラルネットワークの故障をシミュレーションする柔軟なアプローチを提供して、信頼性を高めてるよ。
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新しいハードウェアアーキテクチャがシーンテキスト検出の効率と精度を向上させる。
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このフレームワークはエンジニアのための電子設計プロセスを効率化するよ。
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持続可能なIoTソリューションのためのエネルギーハーベスティングシステムと間欠的コンピューティングの探求。
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人工知能におけるスパイキングニューラルネットワークの台頭を調査中。
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複雑なデータセットでグラフニューラルネットワークを速くするためのテクニックを見てみよう。
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VR体験を向上させる移動技術の重要性を探ってみて。
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シタデルは、安全なエンクレーブの保護と攻撃に対するパフォーマンスを向上させる。
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コンピュータシステムで異なるサイズの算術ユニットを使うメリットを探る。
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ANNとSNNのデータ処理の違いを探ってみよう。
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新しいデザインで、近メモリ技術を使ってデータ処理速度と効率がアップしたよ。
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GIDSは、大規模グラフトレーニングを最適化して、効率と速度を向上させるよ。
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ReDyは動的量子化を通じてディープラーニングの効率を最適化し、エネルギー使用を削減するよ。
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RowHammerは、現代のコンピュータメモリシステムにおけるデータの整合性について深刻な懸念を引き起こす。
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研究が明らかにしたのは、DRAMセルの保持とパフォーマンスに影響を与える重要な問題だよ。
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研究者たちは、メモリ効率を向上させるためにDRAMリフレッシュの問題に取り組んでいる。
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RowPressは、現代のDRAMシステムにおけるデータの安全性に新たなリスクをもたらす。
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FPGA技術が高精度な行列乗算をどう向上させるかを発見しよう。
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HashMemは、処理とメモリを組み合わせることでハッシュマップを高速化するよ。
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ハードウェアトロイの木馬とその電子デバイスのセキュリティへの影響を理解すること。
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ハードウェア設計のリスクに対処するために、レジリエンスとコラボレーションを活用する。
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大規模言語モデルを効率的かつコスト効果的にサポートするChiplet Cloudを紹介するよ。
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NeuroBlendは、ハードウェアデバイス上での効率と速度のためにニューラルネットワークを最適化するよ。
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デジタル化の新しい技術が、ディープラーニングやデータ処理の効率を向上させてるよ。
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インメモリコンピューティングがデータ処理をどう変えているかを見てみよう。
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SNNとFPGAがどう効率的なAIソリューションを作るかを発見しよう。
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無断アクセスからNoCレイアウトを守る方法が提案されている。
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DNNのパフォーマンスと効率を向上させる代替数体系の探求。
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CIM技術は、複雑なデータ分析のためのMCMCサンプリングのスピードとエネルギー効率を向上させるよ。
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シンプルなモデルがプリフェッチャーの選択を改善して、パフォーマンスが最大25%向上するよ。
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eGPUは、さまざまなアプリケーション向けにFPGA内のソフト処理能力を向上させるよ。
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近似計算は、今日のテクノロジーの世界で品質と効率のバランスを取るんだ。
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近似計算は、さまざまなアプリケーションで効率と電力削減を向上させるんだ。
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