Conferences · eligible papers
DAC
2021–2025 確定版
2021 · 215 papers
このEditionに反映済みのmain full research papersのみ掲載しています。著者リンクは日本の大学への著者別所属根拠がある場合に限ります。
- Towards Improving the Trustworthiness of Hardware based Malware Detector using Online Uncertainty Estimation
日本大学: 関与なし（対象大学）
- Towards Reliable Spatial Memory Safety for Embedded Software by Combining Checked C with Concolic Testing
日本大学: 関与なし（対象大学）
- Towards Resilient Deployment of In-Memory Neural Networks with High Throughput
日本大学: 関与なし（対象大学）
- Training Acceleration for Deep Neural Networks: A Hybrid Parallelization Strategy
日本大学: 関与なし（対象大学）
- Trust-Region Method with Deep Reinforcement Learning in Analog Design Space Exploration
日本大学: 関与なし（対象大学）
- Two-Stage Neural Network Classifier for the Data Imbalance Problem with Application to Hotspot Detection
日本大学: 関与なし（対象大学）
- UMOC: Unified Modular Ordering Constraints to Unify Cycle- and Register-Transfer-Level Modeling
日本大学: 関与なし（対象大学）
- UPTPU: Improving Energy Efficiency of a Tensor Processing Unit through Underutilization Based Power-Gating
日本大学: 関与なし（対象大学）
- Ultra-Fast CGRA Scheduling to Enable Run Time, Programmable CGRAs
日本大学: 関与なし（対象大学）
- Ultrafast CPU/GPU Kernels for Density Accumulation in Placement
日本大学: 関与なし（対象大学）
- Universal Symmetry Constraint Extraction for Analog and Mixed-Signal Circuits with Graph Neural Networks
日本大学: 関与なし（対象大学）
- VLSI Structure-aware Placement for Convolutional Neural Network Accelerator Units
日本大学: 関与なし（対象大学）
- ZeroBN: Learning Compact Neural Networks For Latency-Critical Edge Systems
日本大学: 関与なし（対象大学）
- gGuard: Enabling Leakage-Resilient Memory Isolation in GPU-accelerated Autonomous Embedded Systems
日本大学: 関与なし（対象大学）
- qSeq: Full Algorithmic and Tool Support for Synthesizing Sequential Circuits in Superconducting SFQ Technology
日本大学: 関与なし（対象大学）