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    EBACA: Efficient Bfloat16-based Activation Function Implementation Using Enhanced CORDIC Architecture
    Rayapati, Vinay ; Reddy, Sanampudi Gopala ; et al.
    In: 2024 37th International Conference on VLSI Design and 2024 23rd International Conference on Embedded Systems (VLSID), 2024-01-06, S. 605-610
    Online Konferenz
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    BFLMeta: Blockchain-Empowered Metaverse with Byzantine-Robust Federated Learning
    Truong, Vu Tuan ; Hoang, Duc N. M. ; et al.
    In: GLOBECOM 2023 - 2023 IEEE Global Communications Conference, 2023-12-04, S. 5537-5542
    Online Konferenz
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    Volltext
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    Preserving Privacy and Security of Electronic Health Records using Blockchain-based Federated Learning (BFL) Framework
    M, Gayathri Hegde ; M, Shrishti Bekal ; et al.
    In: 2023 IEEE 11th Region 10 Humanitarian Technology Conference (R10-HTC), 2023-10-16, S. 853-859
    Online Konferenz
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    Volltext
    Wie komme ich dran?
  4. Detailansicht für Treffer 4 öffnen
    Throughput-oriented and Accuracy-aware DNN Training with BFloat16 on GPU
    Xie, Zhen ; Raskar, Siddhisanket ; et al.
    In: 2022 IEEE International Parallel and Distributed Processing Symposium Workshops (IPDPSW), 2022-05-01, S. 1084-1087
    Online Konferenz
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    Volltext
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    Precision Modulated Shading with Bfloat16 for Mobile GPU
    Park, Junmo ; Byeon, Se ; et al.
    In: 2024 IEEE International Conference on Consumer Electronics (ICCE), 2024-01-06, S. 1-2
    Online Konferenz
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    Volltext
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    Design of a Low Power and Area Efficient Bfloat16 based Generalized Systolic Array for DNN Applications
    Tiwari, Ankita ; Mishra, Saras Mani ; et al.
    In: 2022 32nd International Conference Radioelektronika (RADIOELEKTRONIKA), 2022-04-21, S. 1-5
    Online Konferenz
    Zugriff:
    Volltext
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    Design and Implementation of a Low Power Area Efficient Bfloat16 based CORDIC Processor
    Mishra, Saras Mani ; Shekhawat, Hanumant Singh ; et al.
    In: 2022 32nd International Conference Radioelektronika (RADIOELEKTRONIKA), 2022-04-21, S. 1-6
    Online Konferenz
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    Design of a Low Power Bfloat16 Pipelined MAC Unit for Deep Neural Network Applications
    Tiwari, Ankita ; Trivedi, Gaurav ; et al.
    In: 2021 IEEE Region 10 Symposium (TENSYMP), 2021-08-23, S. 1-8
    Online Konferenz
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    Improvement of the Bfloat16 Floating-Point for the Laplacian Source
    Peric, Zoran ; Denic, Bojan ; et al.
    In: 2023 13th International Symposium on Advanced Topics in Electrical Engineering (ATEE), 2023-03-23, S. 1-4
    Online Konferenz
    Zugriff:
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  10. Detailansicht für Treffer 10 öffnen
    Applying Piecewise Linear Approximation for DNN Non-Linear Activation Functions to Bfloat16 MACs
    Kim, Seok Young ; Kim, Chang Hyun ; et al.
    In: 2021 International Conference on Electronics, Information, and Communication (ICEIC), 2021-01-31, S. 1-4
    Online Konferenz
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  11. Detailansicht für Treffer 11 öffnen
    Using of Bfloat16 Format in Deep Learning Embedded Accelerators based on FPGA with Limited Quantity of Dedicated Multipliers
    Petrov, Boyko B.
    In: 2020 28th National Conference with International Participation (TELECOM), 2020-10-29, S. 82-85
    Online Konferenz
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  12. Detailansicht für Treffer 12 öffnen
    A Bfloat16 Fused Multiplier-Adder
    Hutchins, Stafford ; Swartzlander, Earl
    In: 2020 11th IEEE Annual Ubiquitous Computing, Electronics & Mobile Communication Conference (UEMCON), 2020-10-28, S. 52-55
    Online Konferenz
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  13. Detailansicht für Treffer 13 öffnen
    BFL: a Logic to Reason about Fault Trees
    Nicoletti, Stefano M. ; Hahn, E. Moritz ; et al.
    In: 2022 52nd Annual IEEE/IFIP International Conference on Dependable Systems and Networks (DSN), 2022-06-01, S. 441-452
    Online Konferenz
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  14. Detailansicht für Treffer 14 öffnen
    BFLEdge: Blockchain based federated edge learning scheme in V2X underlying 6G communications
    Patel, Vishwa Amit ; Kumar ; et al.
    In: 2022 12th International Conference on Cloud Computing, Data Science & Engineering (Confluence), 2022-01-27, S. 146-152
    Online Konferenz
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  15. Detailansicht für Treffer 15 öffnen
    Impacts of Mobile Cloud Learning (MCL) on Blended Flexible Learning (BFL)
    Gurung, R. K. ; Alsadoon, Abeer ; et al.
    In: 2016 International Conference on Information and Digital Technologies (IDT), 2016-07-01, S. 108-114
    Online Konferenz
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  16. Detailansicht für Treffer 16 öffnen
    Analysis of Posit and Bfloat Arithmetic of Real Numbers for Machine Learning
    Romanov, A.Y. ; Stempkovsky, A.L. ; et al.
    In: IEEE Access, Jg. 9 (2021), S. 82318-82324
    academicJournal
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  17. Detailansicht für Treffer 17 öffnen
    ST-BFL: A Structured Transparency Empowered Cross-Silo Federated Learning on the Blockchain Framework
    Majeed, U. ; Khan, L.U. ; et al.
    In: IEEE Access, Jg. 9 (2021), S. 155634-155650
    academicJournal
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  18. Detailansicht für Treffer 18 öffnen
    A Multi-Objective Bee Foraging Learning-Based Particle Swarm Optimization Algorithm for Enhancing the Security of Healthcare Data in Cloud System
    Irshad, R.R. ; Sohail, S.S. ; et al.
    In: IEEE Access, Jg. 11 (2023), S. 113410-113421
    academicJournal
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  19. Detailansicht für Treffer 19 öffnen
    Methodology for Determining Optimal Model and Training Data in Deep Learning
    Kodavalla, Vijay Kumar
    In: 2022 IEEE International Conference on Data Science and Information System (ICDSIS), 2022-07-29, S. 1-6
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  20. Detailansicht für Treffer 20 öffnen
    Design of Floating-Point MAC Unit for Computing DNN Applications in PIM
    Lee, Hun Jae ; Kim, Chang Hyun ; et al.
    In: 2020 International Conference on Electronics, Information, and Communication (ICEIC), 2020, S. 1-7
    Online Konferenz
    Zugriff:
    Volltext
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