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An architecture for software defined wireless networking
An architecture for software defined wireless networking
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An architecture for software defined wireless networking

Bernardos, Carlos J. ; De La Oliva, Antonio ; Serrano, Pablo ; Banchs, Albert ; Contreras, Luis M. ; Hao Jin ; Zúniga, Juan Carlos

IEEE wireless communications, 2014-06, Vol.21 (3), p.52-61 [Periódico revisado por pares]

New York, NY: IEEE

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2
The time-triggered architecture
The time-triggered architecture
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The time-triggered architecture

Kopetz, H. ; Bauer, G.

Proceedings of the IEEE, 2003-01, Vol.91 (1), p.112-126 [Periódico revisado por pares]

New York, NY: IEEE

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3
The architecture of virtual machines
The architecture of virtual machines
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The architecture of virtual machines

Smith, J.E. ; Ravi Nair

Computer (Long Beach, Calif.), 2005-05, Vol.38 (5), p.32-38 [Periódico revisado por pares]

New York, NY: IEEE

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4
Service-Oriented Architecture Maturity
Service-Oriented Architecture Maturity
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Service-Oriented Architecture Maturity

Welke, R ; Hirschheim, R ; Schwarz, A

Computer (Long Beach, Calif.), 2011-02, Vol.44 (2), p.61-67 [Periódico revisado por pares]

New York, NY: IEEE

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5
Decision-Making Techniques for Software Architecture Design: A Comparative Survey
Decision-Making Techniques for Software Architecture Design: A Comparative Survey
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Decision-Making Techniques for Software Architecture Design: A Comparative Survey

FALESSI, Davide ; CANTONE, Giovanni ; KAZMAN, Rick ; KRUCHTEN, Philippe

ACM computing surveys, 2011-10, Vol.43 (4), p.1-28 [Periódico revisado por pares]

New York, NY: Association for Computing Machinery

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6
NeuCube: A spiking neural network architecture for mapping, learning and understanding of spatio-temporal brain data
NeuCube: A spiking neural network architecture for mapping, learning and understanding of spatio-temporal brain data
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NeuCube: A spiking neural network architecture for mapping, learning and understanding of spatio-temporal brain data

Kasabov, Nikola K.

Neural networks, 2014-04, Vol.52, p.62-76 [Periódico revisado por pares]

Kidlington: Elsevier Ltd

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Architectures of Flexible Symmetric Key Crypto Engines—A Survey: From Hardware Coprocessor to Multi-Crypto-Processor System on Chip
Architectures of Flexible Symmetric Key Crypto Engines—A Survey: From Hardware Coprocessor to Multi-Crypto-Processor System on Chip
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Architectures of Flexible Symmetric Key Crypto Engines—A Survey: From Hardware Coprocessor to Multi-Crypto-Processor System on Chip

BOSSUET, Lilian ; GRAND, Michael ; GASPAR, Lubos ; FISCHER, Viktor ; GOGNIAT, Guy

ACM computing surveys, 2013-08, Vol.45 (4), p.1-32 [Periódico revisado por pares]

New York, NY: Association for Computing Machinery

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8
On the Complexity of Neural Network Classifiers: A Comparison Between Shallow and Deep Architectures
On the Complexity of Neural Network Classifiers: A Comparison Between Shallow and Deep Architectures
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On the Complexity of Neural Network Classifiers: A Comparison Between Shallow and Deep Architectures

Bianchini, Monica ; Scarselli, Franco

IEEE transaction on neural networks and learning systems, 2014-08, Vol.25 (8), p.1553-1565

New York, NY: IEEE

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9
Using architecture models for runtime adaptability
Using architecture models for runtime adaptability
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Using architecture models for runtime adaptability

Floch, J. ; Hallsteinsen, S. ; Stav, E. ; Eliassen, F. ; Lund, K. ; Gjorven, E.

IEEE software, 2006-03, Vol.23 (2), p.62-70 [Periódico revisado por pares]

Los Alamitos, CA: IEEE

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10
O-Snap: Optimization-Based Snapping for Modeling Architecture
O-Snap: Optimization-Based Snapping for Modeling Architecture
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O-Snap: Optimization-Based Snapping for Modeling Architecture

ARIKAN, Murat ; SCHWARZLER, Michael ; FLÖRY, Simon ; WIMMER, Michael ; MAIERHOFER, Stefan

ACM transactions on graphics, 2013, Vol.32 (1), p.1-15 [Periódico revisado por pares]

New York, NY: Association for Computing Machinery

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