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【2h】

Accelerating On-Device Learning with Layer-Wise Processor Selection Method on Unified Memory

机译：在统一内存中加速与层面处理器选择方法的设备学习

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作者
Donghee Ha; Mooseop Kim; KyeongDeok Moon; Chi Yoon Jeong;
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年度 2021
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1. On unified model selection for stationary and nonstationary short- and long-memory autoregressive processes [J] . J.Beran, R.J.Bhansali, D.Ocker Biometrika . 1998,第4期

机译：关于平稳和非平稳的短时和长时自回归过程的统一模型选择
2. SuperSlash: A Unified Design Space Exploration and Model Compression Methodology for Design of Deep Learning Accelerators With Reduced Off-Chip Memory Access Volume [J] . Ahmad Hazoor, Arif Tabasher, Hanif Muhammad Abdullah, IEEE Transactions on Computer-Aided Design of Integrated Circuits and Systems . 2020,第11期

机译：Superslash：统一的设计空间探索和模型压缩方法，用于设计减少的芯片内存访问卷的深度学习加速器
3. Detection of interferences in an additive manufacturing process: an experimental study integrating methods of feature selection and machine learning [J] . Stanisavljevic Darko, Cemernek David, Gursch Heimo, International Journal of Production Research . 2020,第9a10期

机译：添加剂制造过程中干扰的检测：一种专题选择和机器学习方法的实验研究
4. Using FPGA configuration memory to accelerate yield learning for advanced process [C] . Hu Donghong, rnWang Hao, rnYang Jianming, 16th Asian Test Symposium . 2007

机译：使用FPGA配置存储器加速高级过程的成品率学习
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