Shiqi Zhao, Zhengjie Wang, Heng Sun, Sibo Wang, Zihan Chen, Changzeng Fu, Jie Yang et Mohamad Sawan
Article de revue (2026)
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| Département: | Département de génie électrique |
|---|---|
| Organismes subventionnaires: | National Natural Science Foundation of China, Hebei Natural Science Foundation, Fundamental Research Funds for the Central Universities |
| Numéro de subvention: | 62404037, F2024501017, Z2024-043 |
| URL de PolyPublie: | https://publications.polymtl.ca/76019/ |
| Titre de la revue: | Knowledge-Based Systems (vol. 342) |
| Maison d'édition: | Elsevier BV |
| DOI: | 10.1016/j.knosys.2026.115830 |
| URL officielle: | https://doi.org/10.1016/j.knosys.2026.115830 |
| Date du dépôt: | 07 avr. 2026 15:26 |
| Dernière modification: | 07 avr. 2026 15:26 |
| Citer en APA 7: | Zhao, S., Wang, Z., Sun, H., Wang, S., Chen, Z., Fu, C., Yang, J., & Sawan, M. (2026). HAQ-ViT: A hardware-aware post-training quantization for efficient vision transformer inference. Knowledge-Based Systems, 342, 115830 (14 pages). https://doi.org/10.1016/j.knosys.2026.115830 |
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