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TinyML: Progresso e applicazioni del machine learning su piattaforme embedded
2023/2024 RASERA, NICOLÒ
TT-DeepONet: Un Framework Efficiente per la Risoluzione di EDP su Dispositivi con Risorse Limitate, basato su Compressione Tensoriale
2023/2024 TONELLI, PAOLO
Utilizzo degli FPGA in ambito cybersecurity per creare moduli hardware dedicati.
2022/2023 MARTARELLO, LUCA
Xilinx Alveo: FPGA per acceleratori hardware scalabili ed efficienti
2020/2021 RODIGHIERO, NICOLA
Tipologia | Anno | Titolo | Titolo inglese | Autore | File |
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Lauree triennali | 2023 | TinyML: Progresso e applicazioni del machine learning su piattaforme embedded | TinyML: Progress and applications of machine learning on embedded platforms | RASERA, NICOLÒ | |
Lauree triennali | 2023 | TT-DeepONet: Un Framework Efficiente per la Risoluzione di EDP su Dispositivi con Risorse Limitate, basato su Compressione Tensoriale | TT-DeepONet: A Hardware-Aware Tensor-Compressed Framework for Solving PDEs on Resource-Constrained Devices | TONELLI, PAOLO | |
Lauree triennali | 2022 | Utilizzo degli FPGA in ambito cybersecurity per creare moduli hardware dedicati. | Using FPGAs in the cybersecurity field to create dedicated hardware modules. | MARTARELLO, LUCA | |
Lauree triennali | 2020 | Xilinx Alveo: FPGA per acceleratori hardware scalabili ed efficienti | Xilinx Alveo: FPGA for scalable and efficient hardware accelerators | RODIGHIERO, NICOLA |
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