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Nuage de motsUn 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.
Askari Hemmat, M., Wagner, S., Bilaniuk, O., Hariri, Y., Savaria, Y., & David, J. P. (janvier 2023). BARVINN: Arbitrary Precision DNN Accelerator Controlled by a RISC-V CPU [Communication écrite]. 28th Asia and South Pacific Design Automation Conference (ASP-DAC 2023), Tokyo, Japan. Lien externe
Askari Hemmat, M., Dupuis, T., Fournier, Y., El Zarif, N., Cavalcante, M., Perotti, M., Gurkaynak, F., Benini, L., Leduc-Primeau, F., Savaria, Y., & David, J. P. Quark: an integer RISC-V vector processor for sub-byte quantized DNN inference [Communication écrite]. 2023 IEEE International Symposium on Circuits and Systems (ISCAS 2023), Monterey, CA, USA (5 pages). Lien externe
Askari Hemmat, M., Bilaniuk, O., Wagner, S., Savaria, Y., & David, J. P. (mai 2021). RISC-V barrel processor for deep neural network acceleration [Communication écrite]. 53rd IEEE International Symposium on Circuits and Systems (ISCAS 2021), Daegu, Korea (5 pages). Lien externe
Askari Hemmat, M., Bilaniuk, O., Wagner, S., Savaria, Y., & David, J. P. (mai 2020). RISC-V Barrel Processor for Accelerator Control [Communication écrite]. 28th Annual IEEE International Symposium on Field-Programmable Custom Computing Machines (FCCM 2020), Fayetteville, AR (1 page). Lien externe
Askari Hemmat, M., Savaria, Y., David, J. P., Honari, S., Perone, C. S., Rouhier, L., & Cohen-Adad, J. (octobre 2019). U-Net Fixed-Point Quantization for Medical Image Segmentation [Communication écrite]. 22nd International Conference on Medical Image Computing & Computer Assisted Intervention (MICCAI 2019), Shenzhen, China. Lien externe
Askari Hemmat, M., Honari, S., Rouhier, L., Perone, C. S., Cohen-Adad, J., Savaria, Y., & David, J. P. (octobre 2019). U-net fixed-point quantization for medical image segmentation [Communication écrite]. 1st International Workshop on Hardware Aware Learning for Medical Imaging and Computer Assisted Intervention (HAL-MICCAI 2019), Shenzhen, China. Lien externe
Dupuis, T., Fournier, Y., Askari Hemmat, M., El Zarif, N., Leduc-Primeau, F., David, J. P., & Savaria, Y. (juin 2023). Sparq: A Custom RISC-V Vector Processor for Efficient Sub-Byte Quantized Inference [Communication écrite]. 21st IEEE Interregional NEWCAS Conference (NEWCAS 2023), Edinburgh, United Kingdom (5 pages). Lien externe
El Zarif, N., Askari Hemmat, M., Dupuis, T., David, J. P., & Savaria, Y. (2024). Polara-Keras2c: Supporting Vectorized AI Models on RISC-V Edge Devices. IEEE Access, 12, 171836-171852. Disponible
Humblet, E., Dupuis, T., Fournier, Y., Askari Hemmat, M., Leduc-Primeau, F., David, J. P., & Savaria, Y. (août 2024). MSPARQ: A RISC-V Vector Processor Array Optimized for Low-Resolution Neural Networks [Communication écrite]. IEEE 67th International Midwest Symposium on Circuits and Systems (MWSCAS 2024), Springfield, MA, USA. Lien externe
Sankaran, A., Mastropietro, O., Saboori, E., Idris, Y., Sawyer, D., Askari Hemmat, M., & Boukli Hacene, G. (février 2021). Deeplite NeutrinoTM: A BlackBox Framework for Constrained Deep Learning Model Optimization [Communication écrite]. AAAI Conference on Artificial Intelligence. Publié dans Proceedings of the ... AAAI Conference on Artificial Intelligence, 35(17). Lien externe
Sankaran, A., Mastropietro, O., Saboori, E., Idris, Y., Sawyer, D., Askari Hemmat, M., & Hacene, G. B. (février 2021). Deeplite Neutrino (TM): An End-to-End Framework for Constrained Deep Learning Model Optimization [Communication écrite]. 35th AAAI Conference on Artificial Intelligence / 33rd Conference on Innovative Applications of Artificial Intelligence / 11th Symposium on Educational Advances in Artificial Intelligence. Lien externe
