Maskinvare-arktiktektur for koding og dekoding av LZSS komprimeringsalgoritme
Bibliographic record
Abstract
Denne oppgaven utforsker muligheten for å komprimere fastvare for å redusere den nødvendige størrelsen av ikke-volatilt minne. For å gjøre dette presenteres arkitektur for koding og dekoding av LZSS-komprimeringsalgoritmen. Modulen for koding av data er basert på bruken av en applikasjonsspesifikk variant av CAM. CAM er en minne-enhet som tillater rask søk og sammenligning av data ved gjennom parallell aksessering. Ved å bruke maskeringsregistere kan unødvendige sammenligninger av data reduseres, som igjen reduseres effektbruken til designet. Dekodingsprosessen bruker en ekstra buffer for å redusere tiden det tar å dekomprimere data.\nDesignet har blitt evaluert basert på størrelse av designet og komprimeringstiden for ulike buffer-størrelser. Effektbruk har også blitt kvalitativt diskutert. Resultatene er basert på test-data fra Calgary Corpus. Designet har blitt testet og verifisert ved SystemVerilogs test- og verifikasjonsmetoder.
Fetched live from OpenAlex and de-inverted. Abstracts are not stored in this database: the inverted indexes are 8.6 GB of the frame’s 9.3 GB of text, and the host has 13 GB free.
How this classification was reachedexpand
Full frame machine prediction
Teacher imitationNot calibrated prevalence, not ground truth. Human validation pending. The Gemma side is a direct model label for every work in the frame, read from the title-only record. The Codex side is a classifier learned from the 10,348 direct Codex labels and calibrated to design-weighted sample rates; fields without enough sample support carry no Codex call. Candidate is the union of the two sides; consensus is their intersection. These outputs are machine_predicted_unvalidated and are not human labels.
Distilled classifier scores by category (both heads)
| Category | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Metaresearch | 0.001 | 0.006 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.001 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.001 |
| Science and technology studies | 0.001 | 0.001 |
| Scholarly communication | 0.003 | 0.004 |
| Open science | 0.001 | 0.002 |
| Research integrity | 0.001 | 0.002 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.067 | 0.025 |
Machine scores (provisional)
The two teacher heads of the student model, read on this work. A score orders the frame for review; it never asserts a category, and the validation status ships verbatim with every row.
Baseline scores from an immature model (maturity gate not passed, 7 training rounds). Scores rank; they never assert a category.
score_only:v0-immature-baseline · verbatim from the scoring run: score_only means the number may rank works, and no category label ships from itClassification
machine, unvalidatedMachine predicted; a candidate call from one source (direct Gemma or distilled Codex), not a consensus.
How this classification was reached, model by model and score by score, is at the end of the page under "How this classification was reached".