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Optimization opportunities in RRAM-based FPGA architectures., , und . LASCAS, Seite 1-4. IEEE, (2017)A Product Engine for Energy-Efficient Execution of Binary Neural Networks Using Resistive Memories., , , , , , , und . VLSI-SoC, Seite 160-165. IEEE, (2019)A Scalable and Robust Hierarchical Floorplanning to Enable 24-hour Prototyping for 100k-LUT FPGAs., , und . ISPD, Seite 135-142. ACM, (2021)ALICE: an automatic design flow for eFPGA redaction., , , , , , , , und . DAC, Seite 781-786. ACM, (2022)Towards More Efficient Logic Blocks By Exploiting Biconditional Expansion (Abstract Only)., , , , und . FPGA, Seite 262. ACM, (2015)A high-performance low-power near-Vt RRAM-based FPGA., , und . FPT, Seite 207-214. IEEE, (2014)Accurate power analysis for near-Vt RRAM-based FPGA., , und . FPL, Seite 1-4. IEEE, (2015)A ultra-low-power FPGA based on monolithically integrated RRAMs., , , , , , , und . DATE, Seite 1203-1208. ACM, (2015)FPGA-SPICE: A simulation-based power estimation framework for FPGAs., , und . ICCD, Seite 696-703. IEEE Computer Society, (2015)Architectural Exploration of Heterogeneous FPGAs for Performance Enhancement of ML Benchmarks., , , und . APCCAS, Seite 232-235. IEEE, (2023)