Documents dont l'auteur est "Shen, Ziyang"
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Un nuage de mots est une représentation visuelle des mots les plus fréquemment utilisés dans un texte ou un ensemble de textes. Les mots apparaissent dans différentes tailles, la taille de chaque mot étant proportionnelle à sa fréquence d'apparition dans le texte. Plus un mot est utilisé fréquemment, plus il apparaît en grand dans le nuage de mots. Cette technique permet de visualiser rapidement les thèmes et les concepts les plus importants d'un texte.
Dans le contexte de cette page, le nuage de mots a été généré à partir des publications de l'auteur {}. Les mots présents dans ce nuage proviennent des titres, résumés et mots-clés des articles et travaux de recherche de cet auteur. En analysant ce nuage de mots, vous pouvez obtenir un aperçu des sujets et des domaines de recherche les plus récurrents et significatifs dans les travaux de cet auteur.Le nuage de mots est un outil utile pour identifier les tendances et les thèmes principaux dans un corpus de textes, facilitant ainsi la compréhension et l'analyse des contenus de manière visuelle et intuitive.
Shen, Z., Liao, Z., Shen, S., Fang, C., Tian, F., Yang, J., & Sawan, M. (mai 2026). A Heterogeneous Decision Spiking Transformer Accelerator with Locality-dependent KV Product Cache and Compute Pattern Reconfigurable Engine [Communication écrite]. International Symposium on Circuits and Systems (ISCAS 2026), Shanghai, China. Publié dans IEEE International Symposium on Circuits and Systems proceedings. Lien externe
Tian, F., Shao, K., Zheng, J., Liu, Z., Wu, H., Liao, Z., He, J., Guan, X., Dong, P., Fang, C., Shen, Z., Zhao, S., Yang, J., Sawan, M., Tsui, C.-Y., & Tim Cheng, K.-T. (novembre 2025). Lemem: A 179.8TFLOPS/W, 24.21TFLOPS Learning-In-Memory Processor with Layer-Fused Forward/Backward Pipeline for Edge DNN/SNN Training/Inference [Communication écrite]. Asian Solid-State Circuits Conference (A-SSCC 2025), Daejeon, Korea, Republic of. Lien externe
Liao, Z., Li, T., Shen, Z., Fang, C., Yang, J., & Sawan, M. (octobre 2025). NeuroPlat: An FPGA-Based Neuromorphic Computing Platform with Optimized Toolchain for Efficient SNN Deployment [Communication écrite]. International Conference on Machine Intelligence and Nature-Inspired Computing (MIND 2025), Xiamen, China. Lien externe
Liao, Z., Li, T., Shen, Z., Fang, C., Yang, J., & Sawan, M. (octobre 2025). A Pipeline-Driven FPGA Accelerator with Memory-Scheduling for Neuromorphic Computing [Communication écrite]. Asia Pacific Conference on Circuits and Systems (APCCAS 2025), Busan, Korea, Republic of (5 pages). Lien externe
Fang, C., Shen, Z., Li, T., Zhao, S., Tian, F., Yang, J., & Sawan, M. (2025). A 28nm Spiking Vision Transformer Accelerator With Dual-Path Sparse Compute Core and EMA-Free Self-Attention Engine for Embodied Intelligence. IEEE transactions on circuits and systems for artificial intelligence., 3(5), 327-339. Lien externe