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Disambiguierung von "Lee, Jinmook"

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14.1 A 126.1mW real-time natural UI/UX processor with embedded deep-learning core for low-power smart glasses.

, , , , , und . ISSCC, Seite 254-255. IEEE, (2016)

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Jinmook Kim

Xavier Lee Lee

Bongsoo Lee

The role of negative regulators in coordination of the Myxococcus xanthus developmental program. Uni Marburg, (2009)

Min-Hi Lee

Induction and regulation of antiviral defence mechanisms through intracytoplasmic sensors. HU Berlin, (2009)

Sangbok Lee

 

Weitere Publikationen von Autoren mit dem selben Namen

An energy-efficient deep learning processor with heterogeneous multi-core architecture for convolutional neural networks and recurrent neural networks., , , , und . COOL Chips, Seite 1-2. IEEE Computer Society, (2017)A 3.13nJ/sample energy-efficient speech extraction processor for robust speech recognition in mobile head-mounted display systems., , , und . ISCAS, Seite 1790-1793. IEEE, (2015)14.2 DNPU: An 8.1TOPS/W reconfigurable CNN-RNN processor for general-purpose deep neural networks., , , und . ISSCC, Seite 240-241. IEEE, (2017)A 21mW low-power recurrent neural network accelerator with quantization tables for embedded deep learning applications., , und . A-SSCC, Seite 237-240. IEEE, (2017)A 0.53mW ultra-low-power 3D face frontalization processor for face recognition with human-level accuracy in wearable devices., , , , und . ISCAS, Seite 1-4. IEEE, (2017)An Energy-Efficient Speech-Extraction Processor for Robust User Speech Recognition in Mobile Head-Mounted Display Systems., , , und . IEEE Trans. Circuits Syst. II Express Briefs, 64-II (4): 457-461 (2017)A 141.4 mW Low-Power Online Deep Neural Network Training Processor for Real-time Object Tracking in Mobile Devices., , , , und . ISCAS, Seite 1-5. IEEE, (2018)Talaria: Interactively Optimizing Machine Learning Models for Efficient Inference., , , , , , , , , und . CoRR, (2024)14.1 A 126.1mW real-time natural UI/UX processor with embedded deep-learning core for low-power smart glasses., , , , , und . ISSCC, Seite 254-255. IEEE, (2016)LNPU: A 25.3TFLOPS/W Sparse Deep-Neural-Network Learning Processor with Fine-Grained Mixed Precision of FP8-FP16., , , , , und . ISSCC, Seite 142-144. IEEE, (2019)