Documents dont l'auteur est "Tim Cheng, Kwang-Ting"
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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.
Auteur ou autrice
Tian, F., Zheng, J., Wu, H., Liu, Z., Chen, J., Zhao, S., Yang, J., Sawan, M., Tsui, C.-Y., & Tim Cheng, K.-T. (mai 2026). BioSeek: A Design Generation Framework of Biosignal Processors with Large-Language Models for Edge Healthcare Applications [Communication écrite]. International Symposium on Circuits and Systems (ISCAS 2026), Shanghai, China. Publié dans IEEE International Symposium on Circuits and Systems proceedings. Lien externe
Wu, H., Tian, F., Chen, J., Liao, Z., Zhang, H., Liu, X., Zou, W., Cheng, S., Zhang, Z., Xu, J., Tsui, C.-Y., Tim Cheng, K.-T., Yang, J., & Sawan, M. (février 2026). 36.6 A Sparsity-Aware Neural Interface with CIM-Based Predictive Focused Sampling for Hotspot Spike Tracking [Communication écrite]. International Solid-State Circuits Conference (ISSCC 2026), San Francisco, CA, USA. Publié dans Digest of technical papers - IEEE International Solid-State Circuits Conference. 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