Zobrazeno 1 - 10
of 140
pro vyhledávání: '"Kulkarni, Jaydeep P."'
For Deep Neural Networks (DNNs) to become useful in safety-critical applications, such as self-driving cars and disease diagnosis, they must be stable to perturbations in input and model parameters. Characterizing the sensitivity of a DNN to perturba
Externí odkaz:
http://arxiv.org/abs/2307.12679
Autor:
Arora, Aman, Anand, Tanmay, Borda, Aatman, Sehgal, Rishabh, Hanindhito, Bagus, Kulkarni, Jaydeep, John, Lizy K.
Block RAMs (BRAMs) are the storage houses of FPGAs, providing extensive on-chip memory bandwidth to the compute units implemented using Logic Blocks (LBs) and Digital Signal Processing (DSP) slices. We propose modifying BRAMs to convert them to CoMeF
Externí odkaz:
http://arxiv.org/abs/2203.12521
Autor:
Mathur, Rahul, Chao, Chien-Ju, Liu, Rossana, Tadepalli, Nikhil, Chandupatla, Pranavi, Hung, Shawn, Xu, Xiaoqing, Sinha, Saurabh, Kulkarni, Jaydeep
3D integration technologies are seeing widespread adoption in the semiconductor industry to offset the limitations and slowdown of two-dimensional scaling. High-density 3D integration techniques such as face-to-face wafer bonding with sub-10 $\mu$m p
Externí odkaz:
http://arxiv.org/abs/2007.16179
Akademický článek
Tento výsledek nelze pro nepřihlášené uživatele zobrazit.
K zobrazení výsledku je třeba se přihlásit.
K zobrazení výsledku je třeba se přihlásit.
Akademický článek
Tento výsledek nelze pro nepřihlášené uživatele zobrazit.
K zobrazení výsledku je třeba se přihlásit.
K zobrazení výsledku je třeba se přihlásit.
Publikováno v:
ACM Transactions on Architecture & Code Optimization; Jun2024, Vol. 21 Issue 2, p1-26, 26p
Akademický článek
Tento výsledek nelze pro nepřihlášené uživatele zobrazit.
K zobrazení výsledku je třeba se přihlásit.
K zobrazení výsledku je třeba se přihlásit.
Akademický článek
Tento výsledek nelze pro nepřihlášené uživatele zobrazit.
K zobrazení výsledku je třeba se přihlásit.
K zobrazení výsledku je třeba se přihlásit.
Autor:
Kulkarni, Jaydeep A., Mukherjee, Joydeep, Snyder, Ryan C., King, Timothy W., Beris, Antony N.
We present here the systematic development of quantitative lattice simulations of dense polymers through a novel computational technique that allows for an efficient accounting of the chain conformations. Our approach is based on the decomposition of
Externí odkaz:
http://arxiv.org/abs/0805.0381
Akademický článek
Tento výsledek nelze pro nepřihlášené uživatele zobrazit.
K zobrazení výsledku je třeba se přihlásit.
K zobrazení výsledku je třeba se přihlásit.