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Geologische Anwendungen und Risiken im Tieferen Untergrund von Sachsen (ARTUS) - 13-14/2022; 07/2024
Die Schriftenreihe informiert über den strukturellen Aufbau der Gera-Jáchymov Störungszone im Westerzgebirge. Im Rahmen des Projekts wurde aus einem detailreichen und umfangreichen Datensatz, welcher uns von der Wismut GmbH zur Verfügung gestellt
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https://slub.qucosa.de/id/qucosa%3A93065
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Geologische Anwendungen und Risiken im Tieferen Untergrund von Sachsen (ARTUS) - 13-14/2022
Diese Schriftenreihe präsentiert eine strukturgeologische Neubewertung des Sächsischen Granulitgebirges, die aus einem multidisziplinären Datensatz abgeleitet wird. Die gewonnenen Ergebnisse münden in die Darstellung einer Bruchtektonischen Karte
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https://slub.qucosa.de/id/qucosa%3A80583
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Autor:
Yin, Xunzhao, Barkam, Hamza Errahmouni, Müller, Franz, Jiang, Yuxiao, Imani, Mohsen, Abdulazhanov, Sukhrob, Vardar, Alptekin, Laleni, Nellie, Zhao, Zijian, Duan, Jiahui, Shi, Zhiguo, Joshi, Siddharth, Niemier, Michael, Hu, Xiaobo Sharon, Zhuo, Cheng, Kämpfe, Thomas, Ni, Kai
Neuro-symbolic artificial intelligence (AI) excels at learning from noisy and generalized patterns, conducting logical inferences, and providing interpretable reasoning. Comprising a 'neuro' component for feature extraction and a 'symbolic' component
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http://arxiv.org/abs/2410.15296
Autor:
Xu, Yixin, Xiao, Yi, Zhao, Zijian, Müller, Franz, Vardar, Alptekin, Gong, Xiao, George, Sumitha, Kämpfe, Thomas, Narayanan, Vijaykrishnan, Ni, Kai
Non-volatile memories (NVMs) have the potential to reshape next-generation memory systems because of their promising properties of near-zero leakage power consumption, high density and non-volatility. However, NVMs also face critical security threats
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http://arxiv.org/abs/2306.01863
Autor:
Yin, Xunzhao, Huang, Qingrong, Müller, Franz, Deng, Shan, Vardar, Alptekin, De, Sourav, Jiang, Zhouhang, Imani, Mohsen, Zhuo, Cheng, Kämpfe, Thomas, Ni, Kai
In this work, we propose a ferroelectric FET(FeFET) time-domain compute-in-memory (TD-CiM) array as a homogeneous processing fabric for binary multiplication-accumulation (MAC) and content addressable memory (CAM). We demonstrate that: i) the XOR(XNO
Externí odkaz:
http://arxiv.org/abs/2209.11971
Autor:
Yin, Xunzhao, Müller, Franz, Huang, Qingrong, Li, Chao, Imani, Mohsen, Yang, Zeyu, Cai, Jiahao, Lederer, Maximilian, Olivo, Ricardo, Laleni, Nellie, Deng, Shan, Zhao, Zijian, Zhuo, Cheng, Kämpfe, Thomas, Ni, Kai
Content addressable memory (CAM) is widely used in associative search tasks for its highly parallel pattern matching capability. To accommodate the increasingly complex and data-intensive pattern matching tasks, it is critical to keep improving the C
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http://arxiv.org/abs/2203.07948
Autor:
Yin, Xunzhao, Müller, Franz, Laguna, Ann Franchesca, Li, Chao, Ye, Wenwen, Huang, Qingrong, Zhang, Qinming, Shi, Zhiguo, Lederer, Maximilian, Laleni, Nellie, Deng, Shan, Zhao, Zijian, Niemier, Michael, Hu, Xiaobo Sharon, Zhuo, Cheng, Kämpfe, Thomas, Ni, Kai
Deep random forest (DRF), which incorporates the core features of deep learning and random forest (RF), exhibits comparable classification accuracy, interpretability, and low memory and computational overhead when compared with deep neural networks (
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http://arxiv.org/abs/2110.02495
Autor:
Sünbül, Ayse, Lehninger, David, Pourjafar, Amir, Yang, Shouzhuo, Müller, Franz, Olivo, Ricardo, Kämpfe, Thomas, Seidel, Konrad, Eng, Lukas, Lederer, Maximilian
Publikováno v:
In Memories - Materials, Devices, Circuits and Systems August 2024 8
