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Enregistrement W3036728738 · doi:10.1109/tcad.2020.3003906

A Design Framework for Invertible Logic

2020· article· en· W3036728738 sur OpenAlex

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.

affAu moins un auteur déclare une institution canadienne dans l'instantané OpenAlex épinglé.

Notice bibliographique

RevueIEEE Transactions on Computer-Aided Design of Integrated Circuits and Systems · 2020
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueLow-power high-performance VLSI design
Établissements canadiensMcGill University
Organismes subventionnairesPrecursory Research for Embryonic Science and TechnologyMinistry of Education, Culture, Sports, Science and TechnologyCanon Medical Systems Corporation
Mots-clésSystemCComputer scienceLogic synthesisInvertible matrixStochastic computingLogic familySequential logicField-programmable gate arrayProbabilistic logicDigital electronicsTheoretical computer scienceLogic gateComputer engineeringComputer architectureElectronic circuitAlgorithmParallel computingEmbedded systemMathematicsEngineeringComputation

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Invertible logic using a probabilistic magnetoresistive device model has been recently presented that can compute functions in bidirectional ways and solve several problems quickly, such as factorization and combinational optimization. In this article, we present a design framework for invertible logic circuits. Our approach makes use of linear programming to create a Hamiltonian library with the minimum number of nodes for small invertible-logic functions. In addition, as the device model is approximated based on stochastic computing in synthesizable SystemVerilog, a faster simulation using the compiled SystemC binary is realized than a conventional SPICE-level simulation and is verified using field-programmable gate array (FPGA) as prototyping. Using our design framework, several invertible-logic circuits are designed and emulated (verified) in SystemC, exhibiting five order-of-magnitude faster simulation than conventional work.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: Simulation ou modélisation
GenreSignal candidat: Méthodes · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,952
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,062
Tête enseignante GPT0,234
Écart entre enseignants0,172 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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