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Band 126

Advances in Computers

Aus der Reihe Advances in Computers

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Beschreibung

Advances in Computers, Volume 126 presents innovations in computer hardware, software, theory, design and applications, with this updated volume including new chapters on VLSI for Super-Computing: Creativity in R+D from Applications and Algorithms to Masks and Chips, Bulk Bitwise Execution Model in Memory:...

Beschreibung

Advances in Computers, Volume 126 presents innovations in computer hardware, software, theory, design and applications, with this updated volume including new chapters on VLSI for Super-Computing: Creativity in R+D from Applications and Algorithms to Masks and Chips, Bulk Bitwise Execution Model in Memory: Mechanisms, Implementation, and Evaluation, Embracing the Laws of Physics: Three Reversible Models of Computation, WSNs in Environmental Monitoring: Data Acquisition and Dissemination Aspects, Energy efficient implementation of tensor operations using dataflow paradigm for machine learning, and A Run-Time Job Scheduling Algorithm for Cluster Architectures with DataFlow Accelerators.

Produktdetails

Einband

Gebundene Ausgabe
Erscheinungsdatum

01.04.2022
Herausgeber Ali R. Hurson + weitere
Verlag Elsevier Science & Technology

Produktdetails

Einband

Gebundene Ausgabe
Erscheinungsdatum

01.04.2022
Herausgeber
Verlag Elsevier Science & Technology
Seitenzahl

256
Maße (L/B/H)

22,9/15,2/1,6 cm
Gewicht

513 g
Sprache

Englisch
ISBN

978-0-323-98855-1
EU-Ansprechpartner

Elsevier B.V.
Radarweg 29
1043 NX Amsterdam
NL
productsafety@elsevier.com
Herstelleradresse

Elsevier Science & Technology
London Wall 125
EC2Y 5AS London
GB
tradeorders@elsevier.com

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  • 1. VLSI for Super-Computing: Creativity in R+D from Applications and Algorithms to Masks and Chips2. Bulk Bitwise Execution Model in Memory: Mechanisms, Implementation, and Evaluation3. Embracing the Laws of Physics: Three Reversible Models of Computation4. WSNs in Environmental Monitoring: Data Acquisition and Dissemination Aspects5. Energy efficient implementation of tensor operations using dataflow paradigm for machine learning6. A Run-Time Job Scheduling Algorithm for Cluster Architectures with DataFlow Accelerators