Shritharanyaa (57 resultados)

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Taschenbuch. Condición: Neu. Enhancing Endurance of Non Volatile Memory in Embedded Systems | Based on Optimized Machine Learning and Compression Techniques | Shritharanyaa J P (u. a.) | Taschenbuch | Englisch | 2024 | LAP LAMBERT Academic Publishing | EAN 9786207804832 | Verantwortliche Person für die EU: SIA OmniScriptum Publi…shing, Brivibas Gatve 197, 1039 RIGA, LETTLAND, customerservice[at]vdm-vsg[dot]de | Anbieter: preigu.

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Taschenbuch. Condición: Neu. Améliorer l'endurance de la mémoire non volatile dans les systèmes embarqués | Basé sur des techniques optimisées d'apprentissage automatique et de compression | Shritharanyaa J P (u. a.) | Taschenbuch | Einband - flex.(Paperback) | Französisch | 2024 | Editions Notre Savoir | EAN 9786207770458 | Ver…antwortliche Person für die EU: preigu GmbH & Co. KG, Lengericher Landstr. 19, 49078 Osnabrück, mail[at]preigu[dot]de | Anbieter: preigu.

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Taschenbuch. Condición: Neu. Migliorare la resistenza della memoria non volatile nei sistemi embedded | Basato sull'apprendimento automatico ottimizzato e sulle tecniche di compressione | Shritharanyaa J P (u. a.) | Taschenbuch | Einband - flex.(Paperback) | Italienisch | 2024 | Edizioni Sapienza | EAN 9786207770465 | Verantwort…liche Person für die EU: SIA OmniScriptum Publishing, Brivibas Gatve 197, 1039 RIGA, LETTLAND, customerservice[at]vdm-vsg[dot]de | Anbieter: preigu.
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Taschenbuch. Condición: Neu. Melhorar a resistência da memória não volátil em sistemas incorporados | Baseado em técnicas optimizadas de aprendizagem automática e compressão | Shritharanyaa J P (u. a.) | Taschenbuch | Einband - flex.(Paperback) | Portugiesisch | 2024 | Edições Nosso Conhecimento | EAN 9786207770472 | Verantwortl…iche Person für die EU: SIA OmniScriptum Publishing, Brivibas Gatve 197, 1039 RIGA, LETTLAND, customerservice[at]vdm-vsg[dot]de | Anbieter: preigu.
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Taschenbuch. Condición: Neu. Verbesserung der Ausdauer von nichtflüchtigen Speichern in eingebetteten Systemen | Basierend auf optimiertem maschinellem Lernen und Komprimierungstechniken | Shritharanyaa J P (u. a.) | Taschenbuch | 160 S. | Deutsch | 2024 | Verlag Unser Wissen | EAN 9786207770434 | Verantwortliche Person für die…EU: SIA OmniScriptum Publishing, Brivibas Gatve 197, 1039 RIGA, LETTLAND, customerservice[at]vdm-vsg[dot]de | Anbieter: preigu.

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Taschenbuch. Condición: Neu. This item is printed on demand - it takes 3-4 days longer - Neuware 136 pp. Englisch.

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Taschenbuch. Condición: Neu. This item is printed on demand - Print on Demand Titel. Neuware -This book is focused on enhancing the endurance of Non-Volatile Random Access Memory (NVRAM) for embedded systems applications. It describes the methodology that combines optimized machine learning algorithms based on workload predictio…n and data compression techniques to prolong the lifespan of NVRAM. The framework utilizes an Instruction Per Cycle-based Dynamic Pattern Compression model to analyze and compress workloads, as well as a Workload Hybrid Energy Adaptive Learning model to categorize and further compress data for storage. The book provides a solution for improving NVRAM endurance, which is crucial for the performance of embedded devices, by addressing workload prediction and efficient compression.VDM Verlag, Dudweiler Landstraße 99, 66123 Saarbrücken 136 pp. Englisch.

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Taschenbuch. Condición: Neu. nach der Bestellung gedruckt Neuware - Printed after ordering - This book is focused on enhancing the endurance of Non-Volatile Random Access Memory (NVRAM) for embedded systems applications. It describes the methodology that combines optimized machine learning algorithms based on workload prediction… and data compression techniques to prolong the lifespan of NVRAM. The framework utilizes an Instruction Per Cycle-based Dynamic Pattern Compression model to analyze and compress workloads, as well as a Workload Hybrid Energy Adaptive Learning model to categorize and further compress data for storage. The book provides a solution for improving NVRAM endurance, which is crucial for the performance of embedded devices, by addressing workload prediction and efficient compression.

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Taschenbuch. Condición: Neu. This item is printed on demand - it takes 3-4 days longer - Neuware 160 pp. Französisch.

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Taschenbuch. Condición: Neu. Mejora de la resistencia de la memoria no volátil en sistemas integrados | Basado en técnicas optimizadas de aprendizaje automático y compresión | Shritharanyaa J P (u. a.) | Taschenbuch | Spanisch | 2024 | Ediciones Nuestro Conocimiento | EAN 9786207770441 | Verantwortliche Person für die EU: preigu… GmbH & Co. KG, Lengericher Landstr. 19, 49078 Osnabrück, mail[at]preigu[dot]de | Anbieter: preigu Print on Demand.

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Taschenbuch. Condición: Neu. This item is printed on demand - Print on Demand Titel. Neuware -Este libro se centra en la mejora de la resistencia de la memoria no volátil de acceso aleatorio (NVRAM) para aplicaciones de sistemas embebidos. Describe la metodología que combina algoritmos optimizados de aprendizaje automático basad…os en la predicción de la carga de trabajo y técnicas de compresión de datos para prolongar la vida útil de la NVRAM. El marco utiliza un modelo de compresión dinámica de patrones basado en instrucciones por ciclo para analizar y comprimir las cargas de trabajo, así como un modelo de aprendizaje adaptativo de energía híbrida de carga de trabajo para categorizar y comprimir aún más los datos para su almacenamiento. El libro ofrece una solución para mejorar la resistencia de la NVRAM, que es crucial para el rendimiento de los dispositivos integrados, abordando la predicción de la carga de trabajo y la compresión eficiente.VDM Verlag, Dudweiler Landstraße 99, 66123 Saarbrücken Spanisch.

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Taschenbuch. Condición: Neu. nach der Bestellung gedruckt Neuware - Printed after ordering - Este libro se centra en la mejora de la resistencia de la memoria no volátil de acceso aleatorio (NVRAM) para aplicaciones de sistemas embebidos. Describe la metodología que combina algoritmos optimizados de aprendizaje automático basado…s en la predicción de la carga de trabajo y técnicas de compresión de datos para prolongar la vida útil de la NVRAM. El marco utiliza un modelo de compresión dinámica de patrones basado en instrucciones por ciclo para analizar y comprimir las cargas de trabajo, así como un modelo de aprendizaje adaptativo de energía híbrida de carga de trabajo para categorizar y comprimir aún más los datos para su almacenamiento. El libro ofrece una solución para mejorar la resistencia de la NVRAM, que es crucial para el rendimiento de los dispositivos integrados, abordando la predicción de la carga de trabajo y la compresión eficiente.

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