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中国科学院计算技术研究所机构知识库
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作者:Guo, Qi分Guo, Qi
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Hardware Acceleration for SLAM in Mobile Systems
期刊论文
JOURNAL OF COMPUTER SCIENCE AND TECHNOLOGY, 2023, 卷号: 38, 期号: 6, 页码: 1300-1322
作者:
Fan, Zhe
;
Hao, Yi-Fan
;
Zhi, Tian
;
Guo, Qi
;
Du, Zi-Dong
收藏
  |  
浏览/下载:4/0
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提交时间:2024/05/20
hardware accelerator
instruction set
mobile system
simultaneous localization and mapping (SLAM) algorithm
Rescue to the Curse of universality
期刊论文
SCIENCE CHINA-INFORMATION SCIENCES, 2023, 卷号: 66, 期号: 9, 页码: 17
作者:
Zhao, Yongwei
;
Du, Zidong
;
Guo, Qi
;
Xu, Zhiwei
;
Chen, Yunji
收藏
  |  
浏览/下载:9/0
  |  
提交时间:2023/12/04
universality
general-purpose architecture
specialized architecture
deep learning processor
universal circuit
A Systematic View of Model Leakage Risks in Deep Neural Network Systems
期刊论文
IEEE TRANSACTIONS ON COMPUTERS, 2022, 卷号: 71, 期号: 12, 页码: 3254-3267
作者:
Hu, Xing
;
Liang, Ling
;
Chen, Xiaobing
;
Deng, Lei
;
Ji, Yu
;
Ding, Yufei
;
Du, Zidong
;
Guo, Qi
;
Sherwood, Tim
;
Xie, Yuan
收藏
  |  
浏览/下载:16/0
  |  
提交时间:2023/07/12
Domain-specific architecture
deep learning security
model security
Cambricon-G: A Polyvalent Energy-Efficient Accelerator for Dynamic Graph Neural Networks
期刊论文
IEEE TRANSACTIONS ON COMPUTER-AIDED DESIGN OF INTEGRATED CIRCUITS AND SYSTEMS, 2022, 卷号: 41, 期号: 1, 页码: 116-128
作者:
Song, Xinkai
;
Zhi, Tian
;
Fan, Zhe
;
Zhang, Zhenxing
;
Zeng, Xi
;
Li, Wei
;
Hu, Xing
;
Du, Zidong
;
Guo, Qi
;
Chen, Yunji
收藏
  |  
浏览/下载:31/0
  |  
提交时间:2022/06/21
Accelerator
architecture
graph neural networks (GNNs)
Space-address decoupled scratchpad memory management for neural network accelerators
期刊论文
CONCURRENCY AND COMPUTATION-PRACTICE & EXPERIENCE, 2020, 页码: 13
作者:
Zhang, Zhenxing
;
Sun, Shiyan
;
Chen, Xunyu
;
Zhi, Tian
;
Guo, Qi
;
Chen, Yunji
收藏
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浏览/下载:66/0
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提交时间:2020/12/10
deep neural network
memory management
scratchpad memory
ParaML: A Polyvalent Multicore Accelerator for Machine Learning
期刊论文
IEEE TRANSACTIONS ON COMPUTER-AIDED DESIGN OF INTEGRATED CIRCUITS AND SYSTEMS, 2020, 卷号: 39, 期号: 9, 页码: 1764-1777
作者:
Zhou, Shengyuan
;
Guo, Qi
;
Du, Zidong
;
Liu, Daofu
;
Chen, Tianshi
;
Li, Ling
;
Liu, Shaoli
;
Zhou, Jinhong
;
Temam, Olivier
;
Feng, Xiaobing
;
Zhou, Xuehai
;
Chen, Yunji
收藏
  |  
浏览/下载:53/0
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提交时间:2020/12/10
Neural networks
Machine learning
Testing
Support vector machines
Linear regression
Computers
Computer architecture
Accelerator
machine learning (ML) techniques
multicore accelerator
Addressing Irregularity in Sparse Neural Networks Through a Cooperative Software/Hardware Approach
期刊论文
IEEE TRANSACTIONS ON COMPUTERS, 2020, 卷号: 69, 期号: 7, 页码: 968-985
作者:
Zeng, Xi
;
Zhi, Tian
;
Zhou, Xuda
;
Du, Zidong
;
Guo, Qi
;
Liu, Shaoli
;
Wang, Bingrui
;
Wen, Yuanbo
;
Wang, Chao
;
Zhou, Xuehai
;
Li, Ling
;
Chen, Tianshi
;
Sun, Ninghui
;
Chen, Yunji
收藏
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浏览/下载:53/0
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提交时间:2020/12/10
Accelerator
architecture
deep neural networks
sparsity
Machine Learning Computers With Fractal von Neumann Architecture
期刊论文
IEEE TRANSACTIONS ON COMPUTERS, 2020, 卷号: 69, 期号: 7, 页码: 998-1014
作者:
Zhao, Yongwei
;
Fan, Zhe
;
Du, Zidong
;
Zhi, Tian
;
Li, Ling
;
Guo, Qi
;
Liu, Shaoli
;
Xu, Zhiwei
;
Chen, Tianshi
;
Chen, Yunji
收藏
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浏览/下载:56/0
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提交时间:2020/12/10
Machine learning
Computers
Fractals
Programming
Computer architecture
Graphics processing units
Matrix decomposition
Machine learning
architecture
neural networks
programming efficiency
Self-Aware Neural Network Systems: A Survey and New Perspective
期刊论文
PROCEEDINGS OF THE IEEE, 2020, 卷号: 108, 期号: 7, 页码: 1047-1067
作者:
Du, Zidong
;
Guo, Qi
;
Zhao, Yongwei
;
Chen, Yunji
;
Xu, Zhiwei
;
Zhi, Tian
收藏
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浏览/下载:51/0
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提交时间:2020/12/10
Artificial neural networks
Neurons
Self-aware
Monitoring
Sensors
Program processors
Logic gates
Self-aware neural network (NN) processors
Addressing Sparsity in Deep Neural Networks
期刊论文
IEEE TRANSACTIONS ON COMPUTER-AIDED DESIGN OF INTEGRATED CIRCUITS AND SYSTEMS, 2019, 卷号: 38, 期号: 10, 页码: 1858-1871
作者:
Zhou, Xuda
;
Du, Zidong
;
Zhang, Shijin
;
Zhang, Lei
;
Lan, Huiying
;
Liu, Shaoli
;
Li, Ling
;
Guo, Qi
;
Chen, Tianshi
;
Chen, Yunji
收藏
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浏览/下载:259/0
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提交时间:2019/12/10
Accelerator
architecture
deep neural networks (DNNs)
sparsity