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中国科学院计算技术研究所机构知识库
Institute of Computing Technology, Chinese Academy IR
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Chiplet技术发展现状
期刊论文
科技导报, 2023, 卷号: 41, 期号: 19, 页码: 113
作者:
项少林
;
郭茂
;
蒲菠
;
方刘禄
;
刘淑娟
;
王少勇
;
孔宪伟
;
郑拓
;
赵明
;
郝沁汾
;
孙凝晖
;
刘军
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提交时间:2024/05/20
chiplet technology
chiplet interconnect interfaces
advanced packaging
multi physical field electronic assisted design
signal and power integrity
chiplet技术
芯粒互连接口
先进封装
多物理场电子辅助设计
信号与电源完整性
香山开源高性能RISC-V处理器设计与实现
期刊论文
计算机研究与发展, 2023, 卷号: 60, 期号: 3, 页码: 476
作者:
王凯帆
;
徐易难
;
余子濠
;
唐丹
;
陈国凯
;
陈熙
;
勾凌睿
;
胡轩
;
金越
;
李乾若
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包云岗
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提交时间:2024/05/20
RISC-V
high performance processor
open source
chip design
agile development
RISC-V
高性能处理器
开源
芯片设计
敏捷开发
面向房颤分析的左心房分割方法综述
期刊论文
中国图象图形学报, 2022, 卷号: 27, 期号: 12, 页码: 3429
作者:
赵春艳
;
吴清
;
余太慧
;
蔡兆熙
;
沈君
;
赵地
;
郭士杰
;
王元全
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浏览/下载:9/0
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提交时间:2024/05/20
atrial fibrillation (AF)
medical image
deep learning (DL)
left atrium segmentation
left atrium function
房颤(AF)
医学图像
深度学习(DL)
左心房分割
左心房功能
基于标签增强的机器阅读理解模型
期刊论文
模式识别与人工智能, 2020, 卷号: 33.0, 期号: 002, 页码: 106
作者:
苏立新
;
郭嘉丰
;
范意兴
;
兰艳艳
;
程学旗
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浏览/下载:16/0
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提交时间:2023/12/04
阅读理解
多任务学习
答案抽取
基于知识图谱的推荐系统研究综述
期刊论文
中国科学:信息科学, 2020, 卷号: 50.0, 期号: 007, 页码: 937
作者:
秦川
;
祝恒书
;
庄福振
;
郭庆宇
;
张琦
;
张乐
;
王超
;
陈恩红
;
熊辉
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浏览/下载:33/0
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提交时间:2023/12/04
知识图谱
推荐系统
协同过滤
异质信息网络
图嵌入
用数据驱动的编程模型并行多重网格应用
期刊论文
计算机科学, 2020, 卷号: 47.0, 期号: 008, 页码: 32
作者:
郭杰
;
高希然
;
陈莉
;
傅游
;
刘颖
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浏览/下载:26/0
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提交时间:2023/12/04
多重网格
MPI遗产应用
数据驱动的任务并行编程模型
异构众核
计算-通信重叠
面向异构IoT设备协作的DNN推断加速研究
期刊论文
计算机研究与发展, 2020, 卷号: 57.0, 期号: 004, 页码: 709
作者:
孙胜
;
李叙晶
;
刘敏
;
杨博
;
过晓冰
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浏览/下载:16/0
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提交时间:2023/12/04
深度神经网络推断加速
异构设备协作
进化增强学习
多层预测模型
拆分策略
2020年中国高性能计算机发展现状分析
期刊论文
计算机工程与科学, 2020, 卷号: 42, 期号: 12, 页码: 2103
作者:
袁国兴
;
张云泉
;
袁良
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浏览/下载:8/0
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提交时间:2024/05/20
high performance computer
performance
rank list
system benchmarking technology
高性能计算机
性能
排行榜
测评技术
基于深度融合的显著性目标检测算法
期刊论文
计算机学报, 2019, 卷号: 42, 期号: 9, 页码: 2076
作者:
张冬明
;
靳国庆
;
代锋
;
袁庆升
;
包秀国
;
张勇东
收藏
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浏览/下载:14/0
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提交时间:2023/12/04
显著目标检测
人工特征
深度融合
深度学习
显著图
基于多任务迭代学习的论辩挖掘方法
期刊论文
计算机学报, 2019, 卷号: 42, 期号: 7, 页码: 1524
作者:
廖祥文
;
陈泽泽
;
桂林
;
程学旗
;
陈国龙
收藏
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浏览/下载:14/0
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提交时间:2023/12/04
多任务学习
论辩挖掘
迭代模型
深度学习
卷积神经网络