Notice bibliographique
Résumé
Many of us discovered that we were working in System-on-Chip technology by default! The technology to put hundreds of millions of transistors on a monolithic CMOS digital chip became available over the past few years; we adopted it and became de facto SoC researchers. However, as SoC has come on stream we have also started to see cracks appearing in the technology. 3rd order effects ofjust a few years ago have become predominant problems, and previous performance predictions have been shown to be false. This talk will undoubtedly produce more questions than answers, but, as an interested observer of the technologies we play with in our sand box, I will try to ponder on some of the issues - and muse on how those amongst us, who normally only observe, can also play a role in defining and exploring promising future technologies. Brief Bio: Graham Jullien holds the iCORE Chair in Advanced Technology Information Processing Systems, and is the Director of the ATIPS Laboratories, in the Department of Electrical and Computer Engineering at the University of Calgary. His long-term research interests are in the areas of Integrated Circuits (including SoC), VLSI Signal Processing, Computer Arithmetic, High Performance Parallel Architectures, and Number Theoretic Techniques. Since taking up his chair position at Calgary in 2001, he has expanded his research interests to include security systems, nano-electronic technologies and biomedical systems. He is currently involved, along with his colleagues, in developing an Integration Laboratory cluster to explore next generation integrated microsystems. Dr.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
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 | 0,001 | 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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».