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Enregistrement W3107464732 · doi:10.1049/iet-cds.2019.0398

Design, evaluation and application of approximate‐truncated Booth multipliers

2020· article· en· W3107464732 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.
fundUn bailleur canadien est enregistré sur le travail.

Notice bibliographique

RevueIET Circuits Devices & Systems · 2020
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueLow-power high-performance VLSI design
Établissements canadiensUniversity of Alberta
Organismes subventionnairesFundamental Research Funds for the Central UniversitiesSix Talent Peaks Project in Jiangsu ProvinceGovernment of Jiangsu ProvinceNatural Sciences and Engineering Research Council of CanadaNational Natural Science Foundation of ChinaNational Science Foundation
Mots-clésMultiplier (economics)AdderEncoderComputer scienceCluster analysisArithmeticAlgorithmApproximation errorMathematicsArtificial intelligence

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Approximate computing provides a promising way to achieve low power design at the cost of acceptable error. As a core component in a processor, the performance of the multiplier is important. This study presents designs of approximate‐truncated Booth multipliers (ATBMs) using proposed approximate modified radix‐4 Booth encoders (AMBEs), approximate 4‐2 compressors (ACs) and gradually truncated partial products. The accuracy of the ATBMs is adjustable with the so‐called approximation factors that indicate the number of AMBEs and ACs used. The normalised mean error distance and the product of the power and delay are used to evaluate the error and the hardware performance of the multipliers. The results show that the proposed ATBMs outperform previous approximate Booth multipliers. Their validity is also shown with case studies of image processing, K‐means clustering and handwritten digit recognition.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: Simulation ou modélisation
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,614
Score d'incertitude au seuil0,927

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
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 Opus0,026
Tête enseignante GPT0,231
Écart entre enseignants0,205 · 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