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Disambiguierung von "Indovina, Mark A."

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Industrially proving the SPIRIT consortium specifications for design chain integration.

, , , , , , , , , und . DATE Designers' Forum, Seite 142-147. European Design and Automation Association, Leuven, Belgium, (2006)

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Mark A Nusselein

Mark A Awabdy

Mark A Nusselein

Mark Yampolsky

Maßnahmen zur Sicherung von E2E-QoS bei verketteten Diensten. Uni München, (2009)

Mark Schütte

Crf2 - ein neues Antigen von Aspergillus fumigatus. TU Braunschweig, (2009)
 

Weitere Publikationen von Autoren mit dem selben Namen

Flexible Instruction Set Architecture for Programmable Look-up Table based Processing-in-Memory., , , und . ICCD, Seite 66-73. IEEE, (2021)The IANET Hardware Accelerator for Audio and Visual Data Classification., , , und . SoCC, Seite 48-53. IEEE, (2020)Implementation and Evaluation of Deep Neural Networks in Commercially Available Processing in Memory Hardware., , , , und . SOCC, Seite 1-6. IEEE, (2022)A 0.36pJ/bit, 17Gbps OOK receiver in 45-nm CMOS for inter and intra-chip wireless interconnects., , , , , und . SoCC, Seite 132-137. IEEE, (2017)POLAR: Performance-aware On-device Learning Capable Programmable Processing-in-Memory Architecture for Low-Power ML Applications., , , , und . DSD, Seite 889-898. IEEE, (2022)Industrially proving the SPIRIT consortium specifications for design chain integration., , , , , , , , , und . DATE Designers' Forum, Seite 142-147. European Design and Automation Association, Leuven, Belgium, (2006)pPIM: A Programmable Processor-in-Memory Architecture With Precision-Scaling for Deep Learning., , , , , und . IEEE Comput. Archit. Lett., 19 (2): 118-121 (2020)FlutPIM: : A Look-up Table-based Processing in Memory Architecture with Floating-point Computation Support for Deep Learning Applications., , , , und . ACM Great Lakes Symposium on VLSI, Seite 207-211. ACM, (2023)A 0.24pJ/bit, 16Gbps OOK Transmitter Circuit in 45-nm CMOS for Inter and Intra-Chip Wireless Interconnects., , , , , und . ACM Great Lakes Symposium on VLSI, Seite 69-74. ACM, (2018)CNNET: A Configurable Hardware Accelerator for Efficient Inference of 8-bit Fixed-Point CNNs., und . SOCC, Seite 1-6. IEEE, (2023)