中国科学院计算技术研究所机构知识库

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发表日期：2022

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	An Application-oblivious Memory Scheduling System for DNN Accelerators 期刊论文 ACM TRANSACTIONS ON ARCHITECTURE AND CODE OPTIMIZATION, 2022, 卷号: 19, 期号: 4, 页码: 26 作者:  Li, Jiansong;  Wang, Xueying;  Chen, Xiaobing;  Li, Guangli;  Dong, Xiao;  Zhao, Peng;  Yu, Xianzhi;  Yang, Yongxin;  Cao, Wei;  Liu, Lei;  Feng, Xiaobing 收藏  |  浏览/下载：14/0  |  提交时间：2023/07/12 Deep learning  memory scheduling  runtime system  DNN accelerators
	Recent Advances in Pedestrian Inertial Navigation Based on Smartphone: A Review 期刊论文 IEEE SENSORS JOURNAL, 2022, 卷号: 22, 期号: 23, 页码: 22319-22343 作者:  Wang, Qu;  Fu, Meixia;  Wang, Jianquan;  Luo, Haiyong;  Sun, Lei;  Ma, Zhangchao;  Li, Wei;  Zhang, Chaoyi;  Huang, Rong;  Li, Xianda;  Jiang, Zhuqing;  Liang, Qilian 收藏  |  浏览/下载：13/0  |  提交时间：2023/07/12 Indoor positioning  inertial navigation  pedestrian dead reckoning (PDR)  performance evaluation
	Scalable Intra Coding Optimization for Video Coding 期刊论文 IEEE TRANSACTIONS ON CIRCUITS AND SYSTEMS FOR VIDEO TECHNOLOGY, 2022, 卷号: 32, 期号: 10, 页码: 7092-7106 作者:  Zhang, Jiaqi;  Wang, Meng;  Jia, Chuanmin;  Wang, Shanshe;  Ma, Siwei;  Gao, Wen 收藏  |  浏览/下载：13/0  |  提交时间：2023/07/12 Encoding  Complexity theory  Optimization  Standards  Transforms  Electronic mail  Urban areas  AVS3  block partition  inherited information  intra coding optimization
	Accelerating Data Transfer in Dataflow Architectures Through a Look-Ahead Acknowledgment Mechanism 期刊论文 JOURNAL OF COMPUTER SCIENCE AND TECHNOLOGY, 2022, 卷号: 37, 期号: 4, 页码: 942-959 作者:  Feng, Yu-Jing;  Li, De-Jian;  Tan, Xu;  Ye, Xiao-Chun;  Fan, Dong-Rui;  Li, Wen-Ming;  Wang, Da;  Zhang, Hao;  Tang, Zhi-Min 收藏  |  浏览/下载：25/0  |  提交时间：2022/12/07 dataflow model  control-ow model  high-performance computing application  data transfer  power efficiency
	ClassyTune: A Performance Auto-Tuner for Systems in the Cloud 期刊论文 IEEE TRANSACTIONS ON CLOUD COMPUTING, 2022, 卷号: 10, 期号: 1, 页码: 234-246 作者:  Zhu, Yuqing;  Liu, Jianxun 收藏  |  浏览/下载：17/0  |  提交时间：2022/12/07 Performance tuning  auto-tuning  autotuner  data-driven tuning  experience-driven tuning  performance modeling