riss 논문 다운로드

Eyeriss는 에너지 효율적인 심층 컨볼루션 신경망(CNN) 가속기로, 많은 레이어, 수백만 개의 필터 가중치 및 다양한 모양(필터 크기, 필터 및 채널 수)을 가진 최첨단 CNN을 지원합니다. 테스트 칩은 많은 모양을 처리하고 데이터 재사용을 활용하여 데이터 이동을 최소화하는 재구성 가능한 멀티캐스트 온칩 네트워크에서 공급되는 168개의 처리 요소(PE)의 공간 배열을 특징으로 합니다. 데이터 게이팅 및 압축은 에너지 소비를 줄이는 데 사용됩니다. 이 칩은 Caffe 딥 러닝 프레임워크와 완전히 통합되었습니다. 아래 비디오는 Eyeriss Caffe 시스템에서 실행되는 사전 학습된 AlexNet을 사용하여 실시간 1000클래스 이미지 분류 작업을 보여 줍니다. 이 칩은 35fps로 AlexNet에서 278mW의 전력 소비로 컨볼루션을 실행할 수 있으며, 이는 모바일 GPU보다 10배 더 에너지 효율이 높습니다. „좋은 응용 프로그램, 연구 논문 및 기타 출판물을 조직에 대한 사랑.” . 좋아하는 학술 검색 엔진 (응용 프로그램 및 편리한 브라우저 확장을 통해)에서 검색하고 신속하게 라이브러리에 참조 및 전체 텍스트 PDF를 추가 할 수있는 1 클릭 다운로드를 즐길 수 있습니다. „종이 브라우저 확장 플러그인은 응용 프로그램의 내 마음에 드는 부분입니다.” 더 많은 것은 무엇입니까? 태그, 라벨, 등급, 스마트 컬렉션, 파일 관리 및 감시 폴더를 사용하여 체계적으로 정리할 수 있습니다. . 카메라 옆에 검은 가방의 높은 각도 사진, 휴대용 HDD와 검은 가죽 레이스 업 부츠 „다른 애플 리케이션을 시도 한 데, 종이는 그냥 평범한 똑똑하다.

그것은 내가 수동으로 해야 하는 데 사용 하는 지루한 단계의 많은 자동화. 논문은 가져온 아티클을 전체 메타데이터뿐만 아니라 사용 가능한 추가 데이터, 인용문 및 전체 텍스트(사용 가능한 경우)를 자동으로 식별하고 일치시다. 바탕 화면 혼란과 분류되지 않은 PDF의 그 폴더에 작별 인사. „논문은 내 개인 라이브러리, 인용, 참조 및 쓰기 노트를 구성하기위한 훌륭한 응용 프로그램입니다.” 우리의 사용자는 빠르고 안정적이며 가장 중요하기 때문에 SmartCite를 좋아합니다 – 사용하기 쉽습니다! 단순히 단어에 SmartCite 추가 기능을 추가 (2016+) 또는 Google 문서 및 당신은 당신의 워드 문서에서 바로 전체 라이브러리에 액세스 할 수 있습니다. „나는 매우 논문의 이전 버전을 좋아하지만, 나는 더 Readcube 논문을 좋아한다.” 논문은 전체 화면 향상된 PDF 리더를 통해 당면한 작업에 집중할 수 있도록 도와줍니다. 강조 표시, 밑줄, 스트라이크, 인라인 노트를 만들고, 그리기 및 스티커 메모를 추가합니다. 탭이 있는 다른 문서 간에 전환하거나, 추가 파일을 보거나, 참조된 아티클로 이동하여 편리하게 인라인으로 연결합니다. 또한 성장하는 개인 용지 라이브러리를 위한 무제한 클라우드 저장 공간을 즐길 수 있습니다. 문자열 조명 테이블에 여권 및 SLR 카메라. .

„논문은 매우 도움이 되며 모든 것을 잘 정리합니다. 연구 커뮤니티에 기여한 것에 진심으로 감사드립니다.” „읽기 큐브 논문은 최고입니다! 그것은 내 모든 장치에. 나는 그것을 사랑 해요!” „그것은 매우 유용한 도구입니다, 나는 그것을 아주 많이 좋아합니다 – Papers3보다 훨씬 더! 고마워요!” 카메라, 갈색 신발, 흰색 세라믹 머그잔, 회색과 검은 색 펜, 녹색 소나무 잎에 검은 색 케이스와 갈색 흡연 파이프 검은 색과 회색 필름 카메라. „나는 대학에서 ReadCube 논문에 대해 알고 있었으면 좋겠다. 이것은 놀랍습니다. 나는 사랑에 빠졌어.” . . 이 작품은 DARPA YFA 교부금 N66001-14-1-4039, 집적 회로 및 시스템을위한 MIT 센터, 인텔과 엔비디아의 선물에 의해 지원됩니다. 대규모 팀을 위한 맞춤형 솔루션을 찾고 계십니까? 아카데믹 및 엔터프라이즈 플랜에 대해 자세히 알아보려면 개인화된 추천 엔진 및 관련 기사 피드를 확인하여 중요한 논문을 다시 놓치지 마세요. 논문 사용자는 개인 공유 컬렉션을 만들어 지정된 시간에 최대 25명의 다른 Papers 사용자와 공동 작업할 수 있습니다.

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