http://join2-wiki.gsi.de/foswiki/pub/Main/Artwork/join2_logo100x88.png
Reconfigurable and Green FPGA Accelerator Design for Deep Neural Networks on IIoT Devices
Pourghasemian, Mohsen (Corresponding author)RWTH* ; Lastovka, Martin (Corresponding author)RWTH* ; Bashashi Saghezchi, Firooz (Corresponding author)RWTH* ; Gačanin, Haris (Corresponding author)RWTH*
In
GLOBECOM 2024 - 2024 IEEE Global Communications Conference : 8-12 Dec. 2024 / publisher: IEEE, Seiten/Artikel-Nr: 3691-3696
2024 & 2025
Konferenz/Event:IEEE Global Communications Conference
, Cape Town , South Africa , GLOBECOM 2024 , 2024-12-08 - 2024-12-12
Impressum[Piscataway, NJ] : IEEE
Umfang3691-3696
ISBN979-8-3503-5125-5, 979-8-3503-5126-2, 9798350351255, 9798350351262
Date Added to IEEE Xplore: 11 March 2025
Online
DOI: 10.1109/GLOBECOM52923.2024.10901040
10.1109/GLOBECOM52923.2024.10901040
Einrichtungen
- Lehrstuhl für Verteilte Signalverarbeitung (612310)
Projekte
- BMFTR 16KISK036K - Verbundprojekt: 6G-Forschungs-Hub für offene, effiziente und sichere Mobilfunksysteme - 6GEM -; Teilvorhaben: Adaptive hierarchische vielseitig einsetzbare 6G Netze (16KISK036K) (16KISK036K)
Dokumenttyp
Contribution to a book/Contribution to a conference proceedings
Format
online, print
Sprache
English
Anmerkung
Peer reviewed article
Externe Identnummern
SCOPUS: SCOPUS:2-s2.0-105000825857
WOS Core Collection: WOS:001511158700614
Interne Identnummern
RWTH-2025-07596
Datensatz-ID: 1017946
Beteiligte Länder
Germany
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