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http://join2-wiki.gsi.de/foswiki/pub/Main/Artwork/join2_logo100x88.png

A 22nm 96.83-TOPS/W Time-Domain Compute-in-Memory Engine Utilizing Mixed-Fidelity for Edge-AI Applications

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In
Proceedings of the Great Lakes Symposium on VLSI 2025 / Edited by Lu Peng, Boris Vaisband, Fan Chen, Peipei Zhou, Shahar Kvatinsky, Jiafeng Xie, Seiten/Artikel-Nr: 8-13

Konferenz/Event:Great Lakes Symposium on VLSI 2025 , New Orleans, LA , USA , GLSVLSI 2025 , 2025-06-30 - 2025-07-02

ImpressumNew York, NY, USA : ACM

Umfang8-13

ISBN979-8-4007-1496-2

Online
DOI: 10.1145/3716368.3735161


Einrichtungen

  1. Lehrstuhl für Integrierte digitale Systeme und Schaltungsentwurf (611110)

Projekte

  1. OAPKF - Open-Access-Publikation mit Unterstützung der RWTH Aachen University (021000-OAPKF) (021000-OAPKF)
  2. BMBF 16ME0399 - Verbundprojekt: Neuro-inspirierte Technologien der künstlichen Intelligenz für die Elektronik der Zukunft - NEUROTEC II - (BMBF-16ME0399) (BMBF-16ME0399)


Dokumenttyp
Contribution to a book/Contribution to a conference proceedings

Format
online

Sprache
English

Anmerkung
Peer reviewed article

Externe Identnummern
SCOPUS: SCOPUS:2-s2.0-105017708720
WOS Core Collection: WOS:001596652300002

Interne Identnummern
RWTH-2026-00546
Datensatz-ID: 1025132

Beteiligte Länder
Germany

 GO

OpenAccess
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The record appears in these collections:
Document types > Events > Contributions to a conference proceedings
Document types > Books > Contributions to a book
Faculty of Electrical Engineering and Information Technology (Fac.6)
Documents in print
Public records
Publication Charges
611110
TypAmountVATCurrencyShareStatusCost centre
Hybrid-OA647.5572.22EUR100.00 %(Zahlung erfolgt)021000-611110
Sum647.5572.22EUR   
Total719.77     
 Record created 2026-01-14, last modified 2026-02-27
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