Notice bibliographique
Résumé
The Reconfigurable Computing program at Los Alamos National Laboratory (LANL) required synthesizable VHDL Fast Fourier Transform (FFT) designs that could be quickly implemented into FPGA-based high speed Digital Signal Processing architectures. Several different FFTs were needed for the different systems. As a result, the MATLAB-Based VHDL Development Environment was developed so that with a small amount of work and forethought, arbitrarily sized FFTs with different bit-width parameters could be produced quickly from one VHDL generating algorithm. The result is highly readable VHDL that can be modified quickly via the generating function to adapt to new algorithmic requirements. Several additional capabilities are integrated into the development environment. These capabilities include a bit-true parameterized mathematical model, fixed-point design validation, test vector generation, VHDL design verification, and chip resource use estimation. LANL needed the flexibility to build a wide variety of FFTs with a quick turn around time. It was important to have an effective way of trading off size, speed and precision. The FFTs also needed to be efficiently implemented into our existing FPGA-based architecture. Reconfigurable computing systems at LANL have been designed to accept two or four inputs on each clock. This allows the data processing rate to be reduced to a more manageable speed. This approach, however, limits us from using existing FFT cores. A MATLAB-Based VHDL Development Environment (MBVDE) was created in response to our FFT needs. MBVDE provides more flexibility than is available with VHDL. The technique allows new designs to be implemented and verified quickly. In addition, analysis tools are incorporated to evaluate trade-offs. MBVDE incorporates the performance of VHDL, the fast design time of core generation, and the benefit of not having to know VHDL available with C-tools into one environment. The MBVDE approach is not a comprehensive solution, but is a powerful method for algorithms that involve the cascading of fundamental building blocks.
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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 | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,001 |
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 ».