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  • Fonte: Applied Soft Computing Journal. Unidade: ICMC

    Assuntos: HARDWARE, INFERÊNCIA, CONSUMO DE ENERGIA ELÉTRICA

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    • ABNT

      BONATO, Vanderlei e BOUGANIS, Christos-Savvas. Class-specific early exit design methodology for convolutional neural networks. Applied Soft Computing Journal, v. 107, p. 1-12, 2021Tradução . . Disponível em: https://doi.org/10.1016/j.asoc.2021.107316. Acesso em: 05 nov. 2024.
    • APA

      Bonato, V., & Bouganis, C. -S. (2021). Class-specific early exit design methodology for convolutional neural networks. Applied Soft Computing Journal, 107, 1-12. doi:10.1016/j.asoc.2021.107316
    • NLM

      Bonato V, Bouganis C-S. Class-specific early exit design methodology for convolutional neural networks [Internet]. Applied Soft Computing Journal. 2021 ; 107 1-12.[citado 2024 nov. 05 ] Available from: https://doi.org/10.1016/j.asoc.2021.107316
    • Vancouver

      Bonato V, Bouganis C-S. Class-specific early exit design methodology for convolutional neural networks [Internet]. Applied Soft Computing Journal. 2021 ; 107 1-12.[citado 2024 nov. 05 ] Available from: https://doi.org/10.1016/j.asoc.2021.107316
  • Fonte: Microprocessors and Microsystems. Unidade: ICMC

    Assuntos: LAÇOS, HARDWARE, TEMPO

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    • ABNT

      ROSA, Leandro de Souza e BOUGANIS, Christos-Savvas e BONATO, Vanderlei. Non-iterative SDC modulo scheduling for high-level synthesis. Microprocessors and Microsystems, v. 86, p. 1-13, 2021Tradução . . Disponível em: https://doi.org/10.1016/j.micpro.2021.104334. Acesso em: 05 nov. 2024.
    • APA

      Rosa, L. de S., Bouganis, C. -S., & Bonato, V. (2021). Non-iterative SDC modulo scheduling for high-level synthesis. Microprocessors and Microsystems, 86, 1-13. doi:10.1016/j.micpro.2021.104334
    • NLM

      Rosa L de S, Bouganis C-S, Bonato V. Non-iterative SDC modulo scheduling for high-level synthesis [Internet]. Microprocessors and Microsystems. 2021 ; 86 1-13.[citado 2024 nov. 05 ] Available from: https://doi.org/10.1016/j.micpro.2021.104334
    • Vancouver

      Rosa L de S, Bouganis C-S, Bonato V. Non-iterative SDC modulo scheduling for high-level synthesis [Internet]. Microprocessors and Microsystems. 2021 ; 86 1-13.[citado 2024 nov. 05 ] Available from: https://doi.org/10.1016/j.micpro.2021.104334
  • Fonte: IEEE Transactions on Computer-Aided Design of Integrated Circuits and Systems. Unidade: ICMC

    Assuntos: CIRCUITOS FPGA, ALGORITMOS GENÉTICOS, COMPUTAÇÃO RECONFIGURÁVEL, ALGORITMOS DE SCHEDULING, SCHEDULING

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    • ABNT

      ROSA, Leandro de Souza e BOUGANIS, Christos-Savvas e BONATO, Vanderlei. Scaling up modulo scheduling for high-level synthesis. IEEE Transactions on Computer-Aided Design of Integrated Circuits and Systems, v. 38, n. 5, p. 912-925, 2019Tradução . . Disponível em: https://doi.org/10.1109/TCAD.2018.2834440. Acesso em: 05 nov. 2024.
    • APA

      Rosa, L. de S., Bouganis, C. -S., & Bonato, V. (2019). Scaling up modulo scheduling for high-level synthesis. IEEE Transactions on Computer-Aided Design of Integrated Circuits and Systems, 38( 5), 912-925. doi:10.1109/TCAD.2018.2834440
    • NLM

      Rosa L de S, Bouganis C-S, Bonato V. Scaling up modulo scheduling for high-level synthesis [Internet]. IEEE Transactions on Computer-Aided Design of Integrated Circuits and Systems. 2019 ; 38( 5): 912-925.[citado 2024 nov. 05 ] Available from: https://doi.org/10.1109/TCAD.2018.2834440
    • Vancouver

      Rosa L de S, Bouganis C-S, Bonato V. Scaling up modulo scheduling for high-level synthesis [Internet]. IEEE Transactions on Computer-Aided Design of Integrated Circuits and Systems. 2019 ; 38( 5): 912-925.[citado 2024 nov. 05 ] Available from: https://doi.org/10.1109/TCAD.2018.2834440
  • Fonte: Proceedings. Nome do evento: International Conference on Field-Programmable Technology - FPT. Unidade: ICMC

    Assuntos: HARDWARE, ANÁLISE DE DESEMPENHO

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    • ABNT

      ROSA, Leandro de Souza e BONATO, Vanderlei e BOUGANIS, Christos-Savvas. Scaling up loop pipelining for high-level synthesis: a non-iterative approach. 2018, Anais.. Piscataway: IEEE, 2018. Disponível em: https://doi.org/10.1109/FPT.2018.00020. Acesso em: 05 nov. 2024.
    • APA

      Rosa, L. de S., Bonato, V., & Bouganis, C. -S. (2018). Scaling up loop pipelining for high-level synthesis: a non-iterative approach. In Proceedings. Piscataway: IEEE. doi:10.1109/FPT.2018.00020
    • NLM

      Rosa L de S, Bonato V, Bouganis C-S. Scaling up loop pipelining for high-level synthesis: a non-iterative approach [Internet]. Proceedings. 2018 ;[citado 2024 nov. 05 ] Available from: https://doi.org/10.1109/FPT.2018.00020
    • Vancouver

      Rosa L de S, Bonato V, Bouganis C-S. Scaling up loop pipelining for high-level synthesis: a non-iterative approach [Internet]. Proceedings. 2018 ;[citado 2024 nov. 05 ] Available from: https://doi.org/10.1109/FPT.2018.00020
  • Fonte: Microprocessors and Microsystems. Unidade: ICMC

    Assuntos: COMPUTAÇÃO RECONFIGURÁVEL, SISTEMAS EMBUTIDOS, COMPUTAÇÃO EVOLUTIVA, ROBÓTICA

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    • ABNT

      BOUGANIS, Christos-Savvas e GORGON, Marek e BONATO, Vanderlei. Special issue on applied reconfigurable computing [Editorial]. Microprocessors and Microsystems. Amsterdam: Instituto de Ciências Matemáticas e de Computação, Universidade de São Paulo. Disponível em: https://doi.org/10.1016/j.micpro.2017.05.010. Acesso em: 05 nov. 2024. , 2017
    • APA

      Bouganis, C. -S., Gorgon, M., & Bonato, V. (2017). Special issue on applied reconfigurable computing [Editorial]. Microprocessors and Microsystems. Amsterdam: Instituto de Ciências Matemáticas e de Computação, Universidade de São Paulo. doi:10.1016/j.micpro.2017.05.010
    • NLM

      Bouganis C-S, Gorgon M, Bonato V. Special issue on applied reconfigurable computing [Editorial] [Internet]. Microprocessors and Microsystems. 2017 ; 52 1.[citado 2024 nov. 05 ] Available from: https://doi.org/10.1016/j.micpro.2017.05.010
    • Vancouver

      Bouganis C-S, Gorgon M, Bonato V. Special issue on applied reconfigurable computing [Editorial] [Internet]. Microprocessors and Microsystems. 2017 ; 52 1.[citado 2024 nov. 05 ] Available from: https://doi.org/10.1016/j.micpro.2017.05.010

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