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Approximate Computing and the Efficient Machine Learning Expedition

Henkel, Jörg 1; Li, Hai; Raghunathan, Anand; Tahoori, Mehdi B. 1; Venkataramani, Swagath; Yang, Xiaoxuan; Zervakis, Georgios 1
1 Institut für Technische Informatik (ITEC), Karlsruher Institut für Technologie (KIT)


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Originalveröffentlichung
DOI: 10.1145/3508352.3561105
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Zitationen: 3
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Zitationen: 4
Zugehörige Institution(en) am KIT Institut für Technische Informatik (ITEC)
Publikationstyp Proceedingsbeitrag
Publikationsdatum 30.10.2022
Sprache Englisch
Identifikator ISBN: 978-1-4503-9217-4
ISSN: 1092-3152
KITopen-ID: 1000155133
Erschienen in ICCAD '22: Proceedings of the 41st IEEE/ACM International Conference on Computer-Aided DesignOctober 2022
Veranstaltung 41st International Conference on Computer Aided Design (ICCAD 2022), San Diego, CA, USA, 30.10.2022 – 03.11.2022
Verlag Association for Computing Machinery (ACM)
Seiten Art.Nr. 80
Nachgewiesen in Scopus
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