BayWatch: Leveraging Bayesian Neural Networks for Hardware Fault Tolerance and Monitoring
Hoefer, Julian
1; Stammler, Matthias
1; Kreß, Fabian
1; Hotfilter, Tim
1; Harbaum, Tanja
1; Becker, Juergen 2
1 Institut für Technik der Informationsverarbeitung (ITIV), Karlsruher Institut für Technologie (KIT)
2 Karlsruher Institut für Technologie (KIT)
1; Stammler, Matthias
1; Kreß, Fabian
1; Hotfilter, Tim
1; Harbaum, Tanja
1; Becker, Juergen 21 Institut für Technik der Informationsverarbeitung (ITIV), Karlsruher Institut für Technologie (KIT)
2 Karlsruher Institut für Technologie (KIT)
| Zugehörige Institution(en) am KIT | Institut für Technik der Informationsverarbeitung (ITIV) |
| Publikationstyp | Proceedingsbeitrag |
| Publikationsdatum | 20.11.2024 |
| Sprache | Englisch |
| Identifikator | ISBN: 979-8-3503-6689-1 KITopen-ID: 1000183081 |
| Erschienen in | IEEE International Symposium on Defect and Fault Tolerance in VLSI and Technologisch Systems (DFT), Didcot, United Kingdom, 08-10 October 2024 |
| Veranstaltung | IEEE International Symposium on Defect and Fault Tolerance in VLSI and Technologisch Systems (DFT 2024), Didcot, Vereinigtes Königreich, 08.10.2024 – 10.10.2024 |
| Verlag | Institute of Electrical and Electronics Engineers (IEEE) |
| Nachgewiesen in | OpenAlex Dimensions Scopus |
| Globale Ziele für nachhaltige Entwicklung |