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T=题名（书名、题名），A=作者（责任者），K=主题词，P=出版物名称，PU=出版社名称，O=机构（作者单位、学位授予单位、专利申请人），L=中图分类号，C=学科分类号，U=全部字段，Y=年（出版发行年、学位年度、标准发布年）

检索规则说明：

AND代表“并且”；OR代表“或者”；NOT代表“不包含”；(注意必须大写,运算符两边需空一格)

检索范例：

范例一：(K=图书馆学 OR K=情报学) AND A=范并思 AND Y=1982-2016
范例二：P=计算机应用与软件 AND (U=C++ OR U=Basic) NOT K=Visual AND Y=2011-2016

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文献类型

12,604 篇 会议
146 篇 期刊文献
21 册 图书

馆藏范围

12,771 篇 电子文献
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日期分布

学科分类号

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- 243 篇 生物学
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178 篇 医学
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105 篇 经济学
- 103 篇 应用经济学
30 篇 教育学
29 篇 农学
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4 篇 艺术学

主题

1,227 篇 cloud computing
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568 篇 distributed comp...
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429 篇 computational mo...
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261 篇 distributed data...
248 篇 bandwidth
245 篇 routing
240 篇 conferences
234 篇 application soft...
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205 篇 throughput
205 篇 edge computing
203 篇 grid computing

机构

77 篇 institute of com...
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19 篇 univ chinese aca...
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18 篇 distributed syst...
16 篇 tsinghua univers...
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15 篇 tech univ berlin
14 篇 shanghai jiao to...
14 篇 distributed syst...
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作者

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语言

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检索条件"任意字段=25th IEEE International Conference on Distributed Computing Systems"

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DCOSS 2012 - ieee international conference on distributed computing in Sensor systems [Cover art]

DCOSS 2012 - IEEE International Conference on Distributed Co...

引用

international conference on distributed computing in Sensor systems (DCOSS)

Presents the cover for the 2012 ieee 8th international conference on distributed computing in Sensor systems proceedings.

关键词：

来源：评论

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Energy-Efficient Stochastic computing Architectures for Neural Network Performance in FPGA systems 6

Energy-Efficient Stochastic Computing Architectures for Neur...

引用

6th international conference on Mobile computing and Sustainable Informatics, ICMCSI 2025

作者： Dinesh Babu, A. Gomathy, C. Department of Electronics and Communication Engineering Faculty of Engineering and Technology SRM Institute of Science and Technology Vadapalani Campus Chennai India

ISBN: (纸本)9798331522667

this paper presents an energy-efficient stochastic computing (SC) architecture tailored for neural network applications on FPGA platforms. the proposed architecture integrates a Bayesian neural network (BNN) computation unit with a novel hybrid stochastic number generator (SNG) that combines Linear Feedback Shift Registers (LFSRs) and Halton sequences. this hybrid approach enhances the quality of generated bit-streams, significantly reducing correlation and improving the accuracy of SC-based computations. Stochastic computing allows complex arithmetic operations to be performed using simple logical gates, reducing hardware complexity and power consumption. Bayesian neural networks, due to their probabilistic framework, align well with the random nature of SC, allowing for resilient and efficient computations in resource-constrained environments. Experimental evaluations were conducted on an FPGA, measuring power consumption, computational accuracy, and resource utilization across varying bit-stream lengths. Results indicate that the proposed architecture achieves approximately 25% lower power consumption compared to conventional SC-based neural network implementations, with an improvement in mean squared error (MSE) accuracy. this energy efficiency and accuracy make the architecture particularly suitable for embedded systems, IoT devices, and other applications requiring low-power, high-performance neural network solutions. the proposed design offers a scalable solution for future neural network implementations in energy-constrained environments, contributing to advancements in sustainable hardware design. © 2025 ieee.

关键词： Mean square error

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26th ieee international conference on distributed computing systems - Title