Leading one detectors and leading one position detectors - An evolutionary design methodology
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
Design of leading-one detector (LOD) and leading-one position detector (LOPD) are important as they are used for the normalization process in floating-point multiplication, floating-point addition/subtraction and in logarithmic converters. In this paper, the authors propose various gate-level architectures for LOD and LOPD. The LOD and LOPD circuits are evolved using the evolutionary algorithm (EA) and using the evolved lower-order gate structures, various higher-order circuits are constructed. To obtain better results, the EA is modified and a novel shuffling operation is performed to prevent the algorithm from settling in the local minima. Then the constructed LOD and LOPD circuit is synthesized using Cadence® RTLCompiler® using TSMC 180nm library. The LOD and LOPD circuits can be implemented in an Application Specific Integrated circuit (ASIC) or in a Field Programmable Gate Array (FPGA), and hence it is independent of the technology library. Perhaps the evolution can also be made as an intrinsic process during the application run time and the evolved best gate structure can be chosen. We restrict this paper to the extrinsic evolution of LOD and LOPD gate level architectures.
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Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découle