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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 Mehdi Ahmadi. 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.
Ahmadi, M., Vakili, S., & Langlois, J. M. P. (2021). CARLA: A Convolution Accelerator with a Reconfigurable and Low-Energy Architecture. IEEE Transactions on Circuits and Systems I: Regular Papers, 68(8), 3184-3196. Lien externe
Ahmadi, M. (2020). Energy-Efficient, Flexible and Fast Architectures for Deep Convolutional Neural Network Acceleration [Thèse de doctorat, Polytechnique Montréal]. Disponible
Ahmadi, M., Vakili, S., & Langlois, J. M. P. (juin 2020). An energy-efficient accelerator architecture with serial accumulation dataflow for deep CNNs [Communication écrite]. 18th IEEE International New Circuits and Systems Conference (NEWCAS 2020), Montréal, Québec. Lien externe
Ahmadi, M., Vakili, S., & Langlois, J. M. P. (juin 2020). Heterogeneous distributed SRAM configuration for energy-efficient deep CNN accelerators [Communication écrite]. 18th IEEE International New Circuits and Systems Conference (NEWCAS 2020), Montréal, Québec. Lien externe
Ardakani, A., Condo, C., Ahmadi, M., & Gross, W. J. (2018). An architecture to accelerate convolution in deep neural networks. IEEE Transactions on Circuits and Systems I: Regular Papers, 65(4), 1349-1362. Lien externe
Ahmadi, M., Vakili, S., Langlois, J. M. P., & Gross, W. J. (juin 2018). Power Reduction in CNN Pooling Layers with a Preliminary Partial Computation Strategy [Communication écrite]. 16th IEEE International New Circuits and Systems Conference (NEWCAS 2018), Montréal, Québec. Lien externe