Renesas Electronics Corporation presentó el grupo de microcontroladores (MCU) RA2A2 basado en el procesador Arm Cortex-M23. Los nuevos dispositivos de bajo consumo ofrecen un analógico a digital Sigma-Delta de 24 bits...
TOKIO, 27 de septiembre de 2023 - (JCN Newswire) - Fujitsu anunció hoy que ha entregado con éxito su solución RAN virtualizada 5G compatible con O-RAN ALLIANCE para...
La programación de procesadores se vuelve más complicada a medida que se incluyen más y diferentes tipos de elementos de procesamiento en la misma arquitectura. Si bien los arquitectos de sistemas pueden deleitarse...
El consumo de energía de un dispositivo está influenciado por cada etapa del proceso de diseño, desarrollo e implementación, pero identificar oportunidades para ahorrar energía...
Feldman, J. El (los) problema (s) de unión neuronal. Cog. Neurodyn. 7, 1–11 (2013).Artículo Google Scholar Land, EH & McCann, JJ Lightness and retinex...
Introducción Los billetes falsos pueden convertirse fácilmente en un problema tanto para las pequeñas como para las grandes empresas. Poder identificar estos billetes cuando no lo son...
En todas las industrias, los modelos de aprendizaje automático (ML) son cada vez más profundos, los flujos de trabajo se vuelven más complejos y las cargas de trabajo operan a escalas más grandes. Importante esfuerzo...
Investigadores del MIT publicaron un nuevo documento técnico titulado "Cómputo eficiente de información mutua continua a escala de mapa en chip en tiempo real". Encuentra el...
Este documento técnico titulado "Gemmini: habilitar la evaluación sistemática de la arquitectura de aprendizaje profundo a través de la integración completa" fue publicado conjuntamente por investigadores de UC Berkeley y un coautor...
Este nuevo documento técnico titulado "RedMulE: A Compact FP16 Matrix-Multiplication Accelerator for Adaptive Deep Learning on RISC-V-Based Ultra-Low-Power SoCs" fue publicado por investigadores de...
Documento técnico titulado "CFU Playground: Full-Stack Open-Source Framework for Tiny Machine Learning (tinyML) Acceleration on FPGAs", de Google, la Universidad de Purdue y la Universidad de Harvard. Resumen“Nosotros...
