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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.
Fang, C., Shen, Z., Tian, F., Yang, J., & Sawan, M. (mai 2025). An Area-Efficient and Bit-Width Configurable Carry-Save Adder Tree for Spiking Transformers [Communication écrite]. IEEE International Symposium on Circuits and Systems (ISCAS 2025), London, United Kingdom. Lien externe
Fang, C., Tian, F., Yang, J., & Sawan, M. (mai 2024). Accelerating BPTT-Based SNN Training with Sparsity-Aware and Pipelined Architecture [Communication écrite]. IEEE International Symposium on Circuits and Systems (ISCAS 2024), Singapore, Singapore. Lien externe
Fang, C., Shen, Z., Zhao, S., Wang, C., Tian, F., Yang, J., & Sawan, M. (avril 2024). A 0.078 pJ/SOP Unstructured Sparsity-Aware Spiking Attention/Convolution Processor with 3D Compute Array [Communication écrite]. IEEE Custom Integrated Circuits Conference (CICC 2024), Denver, CO, USA. Lien externe
Fang, C., Shen, Z., Wang, Z., Wang, C., Zhao, S., Tian, F., Yang, J., & Sawan, M. (2024). An Energy-Efficient Unstructured Sparsity-Aware Deep SNN Accelerator With 3-D Computation Array. IEEE Journal of Solid-State Circuits, 1-13. Lien externe
Tian, F., Chen, J., Shao, K., Liu, Z., Zheng, J., Wu, H., Fang, C., Wang, X., Shen, Z., Dong, P., Yao, Y., Wang, X., Yang, J., Sawan, M., Tsui, C.-Y., & Cheng, K.-T. (avril 2025). E-NPU: A 34~126nJ/Class Event-Driven Adaptive Neural SoC with Signal-Dynamics-Aware Feature Clustering and Multi-Model In-Memory Inference/Training for Personalized Medical Wearables [Communication écrite]. IEEE Custom Integrated Circuits Conference (CICC 2025), Boston, MA, USA. Lien externe
Tian, F., Zheng, J., He, J., Chen, J., Wang, X., Fang, C., Yang, J., Sawan, M., Tsui, C.-Y., & Cheng, K.-T. (mai 2024). BOLS: A Bionic Sensor-direct On-chip Learning System with Direct-Feedback-Through-Time for Personalized Wearable Health Monitoring [Communication écrite]. IEEE International Symposium on Circuits and Systems (ISCAS 2024), Singapore, Singapore. Lien externe
Tian, F., Chen, J., Zheng, J., Wu, H., He, J., Wang, X., Fang, C., Yuan, Y., Yang, J., Sawan, M., Tsui, C.-Y., & Cheng, K.-T. (2024). BioPI: An Energy Efficient and Low-Latency Neuromorphic Pipelined System with Joint Design Optimizations of Sensor-Algorithm-Processor for Wearable Healthcare. IEEE transactions on circuits and systems for artificial intelligence., 1-17. Lien externe
Zhao, S., Wang, S., Wang, Z., Fang, C., Tian, F., Chen, J., Fu, C., Yang, J., & Sawan, M. (2025). BoostViT: Booth-Serial Skipping and Tunable Scaling for Vision Transformers. IEEE Transactions on Circuits and Systems I Regular Papers, 12 pages. Lien externe
Zheng, J., Tian, F., Chen, J., Fang, C., Yao, Y., Yang, J., Sawan, M., Cheng, K.-T., & Tsui, C.-Y. (mai 2025). NeuroEye: A 54.59mW, 12200FPS Event-Driven Near-Sensor Eye-Tracking Processor with Pipelined Spatial-Temporal Spike-Streaming [Communication écrite]. IEEE International Symposium on Circuits and Systems (ISCAS 2025), London, United Kingdom. Lien externe
Zhao, S., Wang, C., Fang, C., Tian, F., Yang, J., & Sawan, M. (2024). HybMED: A Hybrid Neural Network Training Processor with Multi-Sparsity Exploitation for Internet of Medical Things. IEEE Transactions on Biomedical Circuits and Systems, 18(5), 1178-1189. Lien externe
