エネルギー効率 に関する最新の記事

新しい方法がディープニューラルネットワークの効率を向上させて、エネルギーの使い方を減らし、速度を上げてるよ。

新しいニューラルネットワークのデザインは、データ処理効率を上げるためにスカイミオンを使ってるよ。

この研究は、車両自動運転（CAV）のためにレーン変更を予測することでエネルギーを節約できるかを探ってるんだ。

MgB₂CとNaBCの研究が、常圧超伝導体の可能性を示していることがわかったよ。

バイレイヤーReRAMの研究がエネルギー効率の良いコンピューティングを変えるかもしれない。

小さな熱力学システムにおける変動とエントロピーの役割を探る。

研究は電気鋼の性能を向上させ、脆さを減らすことを目指している。

AIデータセンターのエネルギー使用を追跡する簡単なシステム。

新しい手法がGNNの不確実性推定を向上させて、材料エネルギーのモデル化に役立ってるよ。

新しいデザインは、すべての消費者にエネルギーへの公平なアクセスを確保することを目指してるよ。

データプライバシーのための縦型フェデレーテッドラーニングにおけるスパイキングニューラルネットワークの役割を探る。

新しい方法が、CNNアクセラレーターの電力使用量と熱を推定して、パフォーマンスを向上させる。

この研究は、三角形の形状がトカマクプラズマの乱流にどんな影響を与えるかを調べているよ。

サーバーレスアプリケーションでパフォーマンスを維持しつつ、電力管理を行うためのフレームワーク。

超薄型BaTiO3フィルムの研究は、将来の電子デバイスに期待が持てるね。

研究によると、熱処理がYIGのギルバート減衰にどんな影響を与えるかと、スピントロニクスでの潜在的な応用が明らかになった。

SpikeYOLOは、物体検出の効率と精度を向上させるためにSNNを強化する。

ニューロモーフィックコンピューティングがデータ処理や機械学習で効率的に活躍する役割を探ってるよ。

AIと実験データを組み合わせて、乱流の測定と予測を改善する。

この記事では、詳細な建物モデルを使って熱ポイントクラウドを強化する方法について話してるよ。

Blinkは電力モニタリングシステムをデザインするのをもっと早くして、効率を上げるよ。

フレームワークは、大規模言語モデルのエネルギー管理を向上させつつ、パフォーマンスを維持する。

研究者たちは、高度なエレクトロニクスのために強誘電体材料を使って安定したドメイン壁構造を開発した。

性能を犠牲にせずに強力なコンピュータシステムのエネルギー使用を減らすための技術。

三角入力運動は畳み込みニューラルネットワークの効率を高めるよ。

深層学習技術を使って原子炉の故障検出と診断を改善する。

ホルミウム化合物の研究がエネルギー効率の良い冷却用途の可能性を示しているよ。

研究によると、パイプの回転は流体輸送での抵抗を大幅に減少させることができるんだ。

新しいアプローチがCNNのエネルギー効率と処理速度を向上させる。

throttLL'eMフレームワークはエネルギー使用を削減しつつ、素早い反応を保証するんだ。

トカマク内の乱流エッジプラズマにおける粒子の動きを調べる。

研究によれば、産業プロセスから希ガスを捕らえる効率的な技術が明らかになった。

低温超伝導計算の利点を探って、速度と効率を向上させる。

Loihi 2の新しいアルゴリズムが効率的なQUBO問題解決に期待できるよ。

新しいシナプスモデルがスパイキングニューラルネットワークのエネルギー効率を高める。

エキシトンの解離を理解すると、有機太陽電池の効率が上がるかも。

神経形態コンピューティングは脳の機能を真似して、現代のデバイスで効率的な処理を実現するんだよ。

水処理施設は、増え続ける需要や環境への影響に対処するために進化しなきゃならない。

機械学習を使って家庭のエネルギーを効率的に管理する新しい方法について学ぼう。

スマートメーターのデータと天気情報を使ってエネルギー監視を改善する。