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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.
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
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
Wu, H., Tan, Z., Liu, X., Chen, J., Zou, W., Hou, Q., Lin, S., Mao, Y., Kuang, X., Yang, J., & Sawan, M. (mai 2025). Efficient Self-Adaptive Pseudo-Resistor with Rapid Settling and High Linearity for Neurorecording Front-End Circuits [Communication écrite]. IEEE International Symposium on Circuits and Systems (ISCAS 2025), London, United Kingdom. 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., Li, S., Wu, D., Tian, F., Yang, J., & Sawan, M. (2025). A Resource-Efficient Algorithm-Hardware Co-Design Towards Semi-Supervised Neurological Symptoms Prediction. IEEE Transactions on Instrumentation and Measurement, 74, 12 pages. Lien externe
Liu, X., Chen, J., Wu, H., Zou, W., Yang, J., & Sawan, M. (2025). An On-Chip Reconfigurable Front-end for Ultra-Low-Power RF Energy Harvesting. IEEE Transactions on Circuits & Systems II Express Briefs, 5 pages. 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
Chen, F., Cao, L., Wu, D., Zhang, E., Wang, T., Jiang, X., Chen, J., Wu, H., Lin, S., Hou, Q., Zhu, J., Yang, J., Sawan, M., & Zhang, Y. (2025). Acoustic inspired brain-to-sentence decoder for logosyllabic language. Cyborg and Bionic Systems, 0257 (35 pages). Lien externe
Shen, X., Liu, Y., Yang, J., Liu, J., Wu, N., Sawan, M., & Liu, L. (2025). A 0.0012-mm² 0.66-pJ/bit BPSK demodulator incorporating a loop-filter-less PLL achieving the maximum data rate of fcarrier/2. Journal of Semiconductors, 46(3), 032201 (7 pages). Lien externe
Gao, X., Chen, Y.-H., Zeng, Z., Zheng, W., Chai, C., Wu, H., Zhu, Z., Yang, J., Zhong, L., Shen, H., & Sawan, M. (2025). Specific endophenotypes in EEG microstates for methamphetamine use disorder. Frontiers in Psychiatry, 15. Disponible
Zeng, Z., Chen, Y.-H., Gao, X., Zheng, W., Wu, H., Zhu, Z., Yang, J., Wang, C., Zhong, L., Cheng, W., & Sawan, M. (2025). Repetitive TMS-based Identification of Methamphetamine-Dependent Individuals Using EEG Spectra. IEEE Sensors Journal, 12 pages. Lien externe
Shang, S., Xu, Y., Jin, M., Ni, C., Jiang, H., Wang, X., Wang, X., Cheng, Y., Wang, M., Zhang, S., Ji, B., Yang, J., Wang, G., & Sawan, M. (2024). Biocompatible Dipeptide Coated on Pt/PEDOT:PSS Modified Silicon Probes for Tissues Rejection Alleviation. Sensors and Actuators B Chemical, 424, 136891. Lien externe
Zou, W., Eskandari, R., Liu, X., Chen, J., Ye, Y., Wu, H., Yang, J., & Sawan, M. (octobre 2024). A 34 μW and 3.4 pJ/b IR-UWB Transmitter Featuring Spectrum Tunability for Brain-Machine Interfaces [Communication écrite]. IEEE Biomedical Circuits and Systems Conference (BioCAS 2024), Xi"an, China. Lien externe
Xu, Y., Wang, J., Chen, Y.-H., Yang, J., Ming, W., Wang, S., & Sawan, M. (septembre 2024). VSViG: Real-Time Video-Based Seizure Detection via Skeleton-Based Spatiotemporal ViG [Communication écrite]. European Conference on Computer Vision (ECCV 2024), Milan, Italy. Publié dans Lecture notes in computer science. Lien externe
Wu, D., Li, S., Yang, J., & Sawan, M. (2024). Neuro-BERT: rethinking masked autoencoding for self-supervised neurological pretraining. IEEE Journal of Biomedical and Health Informatics, 3415959 (11 pages). 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
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
Chen, J., Wu, H., Tian, F., Hou, Q., Lin, S., Yang, J., & Sawan, M. (mai 2024). A Low-Power Level-Crossing Analog-to-Spike Converter Intended for Neuromorphic Biomedical Applications [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
Chen, J., Wu, H., Eskandari, R., Liu, X., Lin, S., Hou, Q., Tian, F., Zou, W., Yang, J., & Sawan, M. (avril 2024). A Neuron-Inspired 0.0032mm2−1.38μW/Ch Wireless Implantable Neural Interface with Direct Multiplexing Front-End and Event-Driven Spike Detection and Transmission [Communication écrite]. IEEE Custom Integrated Circuits Conference (CICC 2024), Denver, CO, USA. 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
Yang, J., Zhao, S., Wang, J., Lin, S., Hou, Q., & Sawan, M. (2024). Precise and low-power closed-loop neuromodulation through algorithm-integrated circuit co-design. Frontiers in Neuroscience, 18, 13 pages. 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
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
Zhao, S., Yang, J., & Sawan, M. (2022). Energy-Efficient Neural Network for Epileptic Seizure Prediction. IEEE Transactions on Biomedical Engineering, 69(1), 401-411. Lien externe
Sawan, M., Yang, J., Tarkhan, M., Chen, J., Wang, M., Wang, C., Xia, F., & Chen, Y.-H. (2021). Emerging Trends of Biomedical Circuits and Systems. Lien externe
Wang, Z., Yang, J., Wu, H., Zhu, J., & Sawan, M. (2021). Power efficient refined seizure prediction algorithm based on an enhanced benchmarking. Scientific Reports, 11(1), 23498-23498. Lien externe
Xu, Y., Yang, J., & Sawan, M. (2021). Trends and Challenges of Processing Measurements from Wearable Devices Intended for Epileptic Seizure Prediction. Journal of Signal Processing Systems, 94(6), 527-542. Lien externe
Huang, W., Yan, W., Xu, R., Huang, Q., Yang, J., Trochu, F., & Hu, H. (2021). Wrinkling analysis of circular membranes by a Fourier based reduced model. Thin-Walled Structures, 161, 17 pages. Lien externe
Huang, W., Huang, Q., Liu, Y., Yang, J., Hu, H., Trochu, F., & Causse, P. (2019). A Fourier based reduced model for wrinkling analysis of circular membranes. Computer Methods in Applied Mechanics and Engineering, 345, 1114-1137. Lien externe
