Muhammad shafique (68 Ergebnisse)
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Reliable Software for Unreliable Hardware: A Cross Layer Perspective
Rehman, Semeen (Author)/ Shafique, Muhammad (Author)/ Henkel, Jörg (Author)
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Buch. Zustand: Neu. Druck auf Anfrage Neuware - Printed after ordering - This book provides readers with a comprehensive, state-of-the-art overview of approximate computing, enabling the design trade-off of accuracy for achieving better power/performance efficiencies, through the simplification of underlying computing resources. The authors describe in detail various efforts to generate approximate hardware systems, while still providing an overview of support techniques at other computing layers. The book is organized by techniques for various hardware components, from basic building blocks to general circuits and systems.…
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6g Wireless: The Communication Paradigm Beyond 2030
Tariq, Faisal (Editor)/ Khandaker, Muhammad (Editor)/ Ansari, Imran Shafique (Editor)
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Verlag: Taylor & Francis Ltd, 2026
Serie: Buch 39 von 48 - Chapman & Hall/CRC Artificial Intelligence and Robotics
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Taschenbuch. Zustand: Neu. Forensic STR analysis of compromised DNA | PCR multiplex system for simultaneous detection of 10 miniSTRs, SE33, Penta E, Penta D, and four Y-STRs | Muhammad Shafique | Taschenbuch | Englisch | 2021 | LAP LAMBERT Academic Publishing | EAN 9786203923131 | Verantwortliche Person für die EU: preigu GmbH & Co. KG, Lengericher Landstr. 19, 49078 Osnabrück, mail[at]preigu[dot]de | Anbieter: preigu.…
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Verlag: CRC Press, 2026
Serie: Buch 39 von 48 - Chapman & Hall/CRC Artificial Intelligence and Robotics
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Zustand: New. Alberto Marchisio received his B.Sc. and M.Sc. degrees in Electronic Engineering from Politecnico di Torino, Turin, Italy, in October 2015 and April 2018, respectively. He received his Ph.D. degree in Computer Science from the Technische Universit.
3D Video Coding for Embedded Devices: Energy Efficient Algorithms and Architectures
Zatt, Bruno; Shafique, Muhammad; Bampi, Sergio; Henkel, Jörg
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Taschenbuch. Zustand: Neu. Druck auf Anfrage Neuware - Printed after ordering - This book presents recent advances towards the goal of enabling efficient implementation of machine learning models on resource-constrained systems, covering different application domains. The focus is on presenting interesting and new use cases of applying machine learning to innovative application domains, exploring the efficient hardware design of efficient machine learning accelerators, memory optimization techniques, illustrating model compression and neural architecture search techniques for energy-efficient and fast execution on resource-constrained hardware platforms, and understanding hardware-software codesign techniques for achieving even greater energy, reliability, and performance benefits.…
