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0-10 KM TEMPERATURE AND HUMIDITY PROFILES RETRIEVAL FROM GROUND-BASED MICROWAVE RADIOMETER
0-10 KM TEMPERATURE AND HUMIDITY PROFILES RETRIEVAL FROM GROUND-BASED MICROWAVE RADIOMETER
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0-10 KM TEMPERATURE AND HUMIDITY PROFILES RETRIEVAL FROM GROUND-BASED MICROWAVE RADIOMETER

Bao, Yan-song ; Cai, Xi ; Qian, Cheng ; Min, Jin-zhong ; Lu, Qi-feng ; Zuo, Quan

Journal of Tropical Meteorology, 2018-06, Vol.24 (2), p.243-252 [Periódico revisado por pares]

Guangzhou: Guangzhou Institute of Tropical & Marine Meteorology

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2
0.5V Sinh-Domain Design of Activation Functions and Neural Networks
0.5V Sinh-Domain Design of Activation Functions and Neural Networks
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0.5V Sinh-Domain Design of Activation Functions and Neural Networks

Kant, N. A. ; Khanday, F. A. ; Psychalinos, Costas

Journal of low-power electronics, 2014-06, Vol.10 (2), p.201-213

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3
0.8 μm cmos implementation of weighted-order statistic image filter based on cellular neural network architecture
0.8 μm cmos implementation of weighted-order statistic image filter based on cellular neural network architecture
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0.8 μm cmos implementation of weighted-order statistic image filter based on cellular neural network architecture

Kowalski, J

IEEE transactions on neural networks, 2003-09, Vol.14 (5), p.1366-1374

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4
1/10th scale autonomous vehicle based on convolutional neural network
1/10th scale autonomous vehicle based on convolutional neural network
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1/10th scale autonomous vehicle based on convolutional neural network

Seth, Avishkar ; James, Alice ; Mukhopadhyay, Subhas C.

International journal on smart sensing and intelligent systems, 2020-01, Vol.13 (1), p.1-17 [Periódico revisado por pares]

New York: Sciendo

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5
A 0.086-mm[Formula Omitted] 12.7-pJ/SOP 64k-Synapse 256-Neuron Online-Learning Digital Spiking Neuromorphic Processor in 28-nm CMOS
A 0.086-mm[Formula Omitted] 12.7-pJ/SOP 64k-Synapse 256-Neuron Online-Learning Digital Spiking Neuromorphic Processor in 28-nm CMOS
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A 0.086-mm[Formula Omitted] 12.7-pJ/SOP 64k-Synapse 256-Neuron Online-Learning Digital Spiking Neuromorphic Processor in 28-nm CMOS

Frenkel, Charlotte ; Lefebvre, Martin ; Jean-Didier Legat ; Bol, David

IEEE transactions on biomedical circuits and systems, 2019-02, Vol.13 (1), p.145 [Periódico revisado por pares]

New York: The Institute of Electrical and Electronics Engineers, Inc. (IEEE)

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A 0.2-Terahertz Ceramic Relic Detection System Based on Iterative Threshold Filtering Imaging and Neural Network
A 0.2-Terahertz Ceramic Relic Detection System Based on Iterative Threshold Filtering Imaging and Neural Network
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A 0.2-Terahertz Ceramic Relic Detection System Based on Iterative Threshold Filtering Imaging and Neural Network

Mao, Yiqing ; Wu, Tianxiang ; Chen, Yong ; Ma, Shunli

Electronics (Basel), 2021-09, Vol.10 (18), p.2213 [Periódico revisado por pares]

Basel: MDPI AG

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7
A 0.23mW Heterogeneous Deep-Learning Processor Supporting Dynamic Execution of Conditional Neural Networks
A 0.23mW Heterogeneous Deep-Learning Processor Supporting Dynamic Execution of Conditional Neural Networks
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A 0.23mW Heterogeneous Deep-Learning Processor Supporting Dynamic Execution of Conditional Neural Networks

Wu, Hsi-Shou ; Zhang, Zhengya ; Papaefthymiou, Marios

ESSCIRC 2018 - IEEE 44th European Solid State Circuits Conference (ESSCIRC), 2018, p.162-165

IEEE

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8
A 0.32-128 TOPS, Scalable Multi-Chip-Module-Based Deep Neural Network Inference Accelerator With Ground-Referenced Signaling in 16 nm
A 0.32-128 TOPS, Scalable Multi-Chip-Module-Based Deep Neural Network Inference Accelerator With Ground-Referenced Signaling in 16 nm
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A 0.32-128 TOPS, Scalable Multi-Chip-Module-Based Deep Neural Network Inference Accelerator With Ground-Referenced Signaling in 16 nm

Zimmer, Brian ; Venkatesan, Rangharajan ; Shao, Yakun Sophia ; Clemons, Jason ; Fojtik, Matthew ; Jiang, Nan ; Keller, Ben ; Klinefelter, Alicia ; Pinckney, Nathaniel ; Raina, Priyanka ; Tell, Stephen G. ; Zhang, Yanqing ; Dally, William J. ; Emer, Joel S. ; Gray, C. Thomas ; Keckler, Stephen W. ; Khailany, Brucek

IEEE journal of solid-state circuits, 2020-04, Vol.55 (4), p.920-932 [Periódico revisado por pares]

New York: IEEE

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9
A 0.35 μm sub-ns wake-up time ON-OFF switchable LVDS driver-receiver chip I/O pad pair for rate-dependent power saving in AER bit-serial links
A 0.35 μm sub-ns wake-up time ON-OFF switchable LVDS driver-receiver chip I/O pad pair for rate-dependent power saving in AER bit-serial links
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A 0.35 μm sub-ns wake-up time ON-OFF switchable LVDS driver-receiver chip I/O pad pair for rate-dependent power saving in AER bit-serial links

Zamarreño-Ramos, Carlos ; Serrano-Gotarredona, Teresa ; Linares-Barranco, Bernabé

IEEE transactions on biomedical circuits and systems, 2012-10, Vol.6 (5), p.486-497 [Periódico revisado por pares]

United States

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A 0.44-μJ/dec, 39.9-μs/dec, Recurrent Attention In-Memory Processor for Keyword Spotting
A 0.44-μJ/dec, 39.9-μs/dec, Recurrent Attention In-Memory Processor for Keyword Spotting
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A 0.44-μJ/dec, 39.9-μs/dec, Recurrent Attention In-Memory Processor for Keyword Spotting

Dbouk, Hassan ; Gonugondla, Sujan K. ; Sakr, Charbel ; Shanbhag, Naresh R.

IEEE journal of solid-state circuits, 2021-07, Vol.56 (7), p.2234-2244 [Periódico revisado por pares]

New York: IEEE

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