Autor Elfadel, Ibrahim (Abe) M.
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Hacer una sugerencia Refinar búsqueda25th IFIP WG 10.5/IEEE International Conference on Very Large Scale Integration, VLSI-SoC 2017, Abu Dhabi, United Arab Emirates, October 23–25, 2017, Revised and Extended Selected Papers / Maniatakos, Michail ; Elfadel, Ibrahim (Abe) M. ; Sonza Reorda, Matteo ; Ugurdag, H. Fatih ; Monteiro, José ; Reis, Ricardo
TÃtulo : 25th IFIP WG 10.5/IEEE International Conference on Very Large Scale Integration, VLSI-SoC 2017, Abu Dhabi, United Arab Emirates, October 23–25, 2017, Revised and Extended Selected Papers Tipo de documento: documento electrónico Autores: Maniatakos, Michail, ; Elfadel, Ibrahim (Abe) M., ; Sonza Reorda, Matteo, ; Ugurdag, H. Fatih, ; Monteiro, José, ; Reis, Ricardo, Mención de edición: 1 ed. Editorial: [s.l.] : Springer Fecha de publicación: 2019 Número de páginas: XIV, 257 p. 181 ilustraciones, 145 ilustraciones en color. ISBN/ISSN/DL: 978-3-030-15663-3 Nota general: Libro disponible en la plataforma SpringerLink. Descarga y lectura en formatos PDF, HTML y ePub. Descarga completa o por capítulos. Palabras clave: IngenierÃa Informática Red de computadoras diseño lógico Sistemas operativos (computadoras) Equipos de entrada y salida de computadora Microprogramación Software de la aplicacion IngenierÃa Informática y Redes Sistemas operativos Entrada/Salida y Comunicaciones de Datos Estructuras de control y microprogramación Aplicaciones informáticas y de sistemas de información Ãndice Dewey: 621.39 Ciencia de los computadores (Ingenieria de computadores) Resumen: Este libro contiene versiones ampliadas y revisadas de los mejores artÃculos presentados en la 25.ª Conferencia Internacional IFIP WG 10.5/IEEE sobre Integración a Muy Gran Escala, VLSI-SoC 2017, celebrada en Abu Dhabi, Emiratos Ãrabes Unidos, en agosto de 2017. Los 11 artÃculos incluidos en este libro fueron cuidadosamente revisados ​​y seleccionados de los 33 artÃculos completos presentados en la conferencia. Los artÃculos cubren una amplia gama de temas en tecnologÃa VLSI e investigación avanzada. Abordan los últimos resultados y desarrollos cientÃficos e industriales, asà como las tendencias futuras en el campo del diseño de sistemas en chips (SoC). Con motivo de las bodas de plata de la serie de conferencias VLSI-SoC, el libro también incluye un capÃtulo especial que presenta la historia de la serie de conferencias VLSI-SoC y su relación con la evolución de VLSI-SoC desde principios de los años 80 hasta la actualidad. En lÃnea: https://link-springer-com.biblioproxy.umanizales.edu.co/referencework/10.1007/97 [...] Link: https://biblioteca.umanizales.edu.co/ils/opac_css/index.php?lvl=notice_display&i 25th IFIP WG 10.5/IEEE International Conference on Very Large Scale Integration, VLSI-SoC 2017, Abu Dhabi, United Arab Emirates, October 23–25, 2017, Revised and Extended Selected Papers [documento electrónico] / Maniatakos, Michail, ; Elfadel, Ibrahim (Abe) M., ; Sonza Reorda, Matteo, ; Ugurdag, H. Fatih, ; Monteiro, José, ; Reis, Ricardo, . - 1 ed. . - [s.l.] : Springer, 2019 . - XIV, 257 p. 181 ilustraciones, 145 ilustraciones en color.
ISBN : 978-3-030-15663-3
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Palabras clave: IngenierÃa Informática Red de computadoras diseño lógico Sistemas operativos (computadoras) Equipos de entrada y salida de computadora Microprogramación Software de la aplicacion IngenierÃa Informática y Redes Sistemas operativos Entrada/Salida y Comunicaciones de Datos Estructuras de control y microprogramación Aplicaciones informáticas y de sistemas de información Ãndice Dewey: 621.39 Ciencia de los computadores (Ingenieria de computadores) Resumen: Este libro contiene versiones ampliadas y revisadas de los mejores artÃculos presentados en la 25.ª Conferencia Internacional IFIP WG 10.5/IEEE sobre Integración a Muy Gran Escala, VLSI-SoC 2017, celebrada en Abu Dhabi, Emiratos Ãrabes Unidos, en agosto de 2017. Los 11 artÃculos incluidos en este libro fueron cuidadosamente revisados ​​y seleccionados de los 33 artÃculos completos presentados en la conferencia. Los artÃculos cubren una amplia gama de temas en tecnologÃa VLSI e investigación avanzada. Abordan los últimos resultados y desarrollos cientÃficos e industriales, asà como las tendencias futuras en el campo del diseño de sistemas en chips (SoC). Con motivo de las bodas de plata de la serie de conferencias VLSI-SoC, el libro también incluye un capÃtulo especial que presenta la historia de la serie de conferencias VLSI-SoC y su relación con la evolución de VLSI-SoC desde principios de los años 80 hasta la actualidad. En lÃnea: https://link-springer-com.biblioproxy.umanizales.edu.co/referencework/10.1007/97 [...] Link: https://biblioteca.umanizales.edu.co/ils/opac_css/index.php?lvl=notice_display&i
TÃtulo : The IoT Physical Layer : Design and Implementation Tipo de documento: documento electrónico Autores: Elfadel, Ibrahim (Abe) M., ; Ismail, Mohammed, Mención de edición: 1 ed. Editorial: [s.l.] : Springer Fecha de publicación: 2019 Número de páginas: XXXIII, 382 p. 259 ilustraciones, 229 ilustraciones en color. ISBN/ISSN/DL: 978-3-319-93100-5 Nota general: Libro disponible en la plataforma SpringerLink. Descarga y lectura en formatos PDF, HTML y ePub. Descarga completa o por capítulos. Palabras clave: Circuitos electrónicos Procesamiento de la señal Electrónica Circuitos y sistemas electrónicos Procesamiento de señales voz e imágenes Electrónica y Microelectrónica Instrumentación Ãndice Dewey: 6.213.815 Resumen: Este libro documenta algunos de los avances más recientes en la capa fÃsica de Internet de las cosas (IoT), incluidos sensores, circuitos y sistemas. El área de aplicación seleccionada para ilustrar estos avances es la de los sistemas portátiles autónomos para el diagnóstico médico en tiempo real. El libro es único porque adopta una visión holÃstica de dichos sistemas e incluye no sólo los subsistemas de sensores y procesamiento, sino también los subsistemas de energÃa, comunicación y seguridad. Se presta especial atención a la integración de estos subsistemas de IoT, asà como a las plataformas de creación de prototipos necesarias para lograr dicha integración. Otras caracterÃsticas únicas incluyen la discusión de los subsistemas de recolección de energÃa para lograr una autonomÃa energética total y la consideración de la seguridad del hardware como un requisito para la integridad de la capa fÃsica de IoT. Un hilo unificador de los diversos diseños considerados en este libro es que todos han sido fabricados y probados en un proceso CMOS avanzado de bajo consumo, llamado GLOBALFOUNDRIES 65nm CMOS LPe. En resumen, este volumen proporciona información actualizada sobre la arquitectura, el diseño, la implementación y las pruebas de sensores, circuitos y sistemas de IoT; Analiza transceptores de comunicación y protocolos para sistemas de IoT dedicados al diagnóstico médico; Analiza la autonomÃa energética, la gestión de la energÃa y la seguridad del hardware en la capa fÃsica de IoT; Permite el diseño y la implementación de silicio de sistemas en chip para aplicaciones médicas y de vigilancia; Incluye cobertura de plataformas de creación de prototipos FPGA para nodos de IoT. Nota de contenido: Part 1. Advanced Materials and Sensors -- Reduced Graphene Oxide for the Design of Electrocardiogram Sensors: Current Status and Perspectives -- A Preliminary Evaluation of Continuous, Shoe-IntegratedWeight Measurements for Heart Failure Patients -- ALD Al-doped ZnO Thin Film as Semiconductor and Piezoelectric Material: Process Synthesis -- ALD Al-doped ZnO Thin Film as Semiconductor and Piezoelectric Material: Characterization -- ALD Al doped ZnO Thin Film as Semiconductor and Piezoelectric Material: Transistors and Sensors -- Lab-on-Chip Silicon Photonics Sensor -- Part 2. Architectures and Circuits -- Design Challenges in Wireless Sensors for Dental Applications -- Energy-Efficient Body Area Network Transceiver Using Body Coupled Communication -- Ultra-low power ECG Processor for IoT SOCs -- Time-delay Array Beamforming for Millimeter Wave IoT Systems -- Part 3. Algorithms and Protocols -- Nature-Inspired Optimization in the Era of IoT: Particle Swarm Optimization (PSO) Applied to Indoor Distributed Antenna Systems (I-DAS) -- Low-power, Dynamic-data-rate Protocol for IoT Communication -- Efficient Algorithm for VT/VF Prediction for IoT SoCs -- MSER-in-chip: An Efficient Vision Tool for IoT Devices -- Part 4. Power Management -- A Low Power, High Resolution ZCS Control for Inductor-based Converters -- Power Management Unit for IoT -- Macromodeling of Microbatteries for IoT Micro-power Source Integration -- Part 5. Systems and Security -- Self-Powered SoC Platform forWearable Health Care -- Toward An Integrated, Low-power Platform for Continuous Congestive Heart-failure Monitoring -- Hardware Security and Trust: Logic Locking as a Design-for-Trust Solution. En lÃnea: https://link-springer-com.biblioproxy.umanizales.edu.co/referencework/10.1007/97 [...] Link: https://biblioteca.umanizales.edu.co/ils/opac_css/index.php?lvl=notice_display&i The IoT Physical Layer : Design and Implementation [documento electrónico] / Elfadel, Ibrahim (Abe) M., ; Ismail, Mohammed, . - 1 ed. . - [s.l.] : Springer, 2019 . - XXXIII, 382 p. 259 ilustraciones, 229 ilustraciones en color.
ISBN : 978-3-319-93100-5
Libro disponible en la plataforma SpringerLink. Descarga y lectura en formatos PDF, HTML y ePub. Descarga completa o por capítulos.
Palabras clave: Circuitos electrónicos Procesamiento de la señal Electrónica Circuitos y sistemas electrónicos Procesamiento de señales voz e imágenes Electrónica y Microelectrónica Instrumentación Ãndice Dewey: 6.213.815 Resumen: Este libro documenta algunos de los avances más recientes en la capa fÃsica de Internet de las cosas (IoT), incluidos sensores, circuitos y sistemas. El área de aplicación seleccionada para ilustrar estos avances es la de los sistemas portátiles autónomos para el diagnóstico médico en tiempo real. El libro es único porque adopta una visión holÃstica de dichos sistemas e incluye no sólo los subsistemas de sensores y procesamiento, sino también los subsistemas de energÃa, comunicación y seguridad. Se presta especial atención a la integración de estos subsistemas de IoT, asà como a las plataformas de creación de prototipos necesarias para lograr dicha integración. Otras caracterÃsticas únicas incluyen la discusión de los subsistemas de recolección de energÃa para lograr una autonomÃa energética total y la consideración de la seguridad del hardware como un requisito para la integridad de la capa fÃsica de IoT. Un hilo unificador de los diversos diseños considerados en este libro es que todos han sido fabricados y probados en un proceso CMOS avanzado de bajo consumo, llamado GLOBALFOUNDRIES 65nm CMOS LPe. En resumen, este volumen proporciona información actualizada sobre la arquitectura, el diseño, la implementación y las pruebas de sensores, circuitos y sistemas de IoT; Analiza transceptores de comunicación y protocolos para sistemas de IoT dedicados al diagnóstico médico; Analiza la autonomÃa energética, la gestión de la energÃa y la seguridad del hardware en la capa fÃsica de IoT; Permite el diseño y la implementación de silicio de sistemas en chip para aplicaciones médicas y de vigilancia; Incluye cobertura de plataformas de creación de prototipos FPGA para nodos de IoT. Nota de contenido: Part 1. Advanced Materials and Sensors -- Reduced Graphene Oxide for the Design of Electrocardiogram Sensors: Current Status and Perspectives -- A Preliminary Evaluation of Continuous, Shoe-IntegratedWeight Measurements for Heart Failure Patients -- ALD Al-doped ZnO Thin Film as Semiconductor and Piezoelectric Material: Process Synthesis -- ALD Al-doped ZnO Thin Film as Semiconductor and Piezoelectric Material: Characterization -- ALD Al doped ZnO Thin Film as Semiconductor and Piezoelectric Material: Transistors and Sensors -- Lab-on-Chip Silicon Photonics Sensor -- Part 2. Architectures and Circuits -- Design Challenges in Wireless Sensors for Dental Applications -- Energy-Efficient Body Area Network Transceiver Using Body Coupled Communication -- Ultra-low power ECG Processor for IoT SOCs -- Time-delay Array Beamforming for Millimeter Wave IoT Systems -- Part 3. Algorithms and Protocols -- Nature-Inspired Optimization in the Era of IoT: Particle Swarm Optimization (PSO) Applied to Indoor Distributed Antenna Systems (I-DAS) -- Low-power, Dynamic-data-rate Protocol for IoT Communication -- Efficient Algorithm for VT/VF Prediction for IoT SoCs -- MSER-in-chip: An Efficient Vision Tool for IoT Devices -- Part 4. Power Management -- A Low Power, High Resolution ZCS Control for Inductor-based Converters -- Power Management Unit for IoT -- Macromodeling of Microbatteries for IoT Micro-power Source Integration -- Part 5. Systems and Security -- Self-Powered SoC Platform forWearable Health Care -- Toward An Integrated, Low-power Platform for Continuous Congestive Heart-failure Monitoring -- Hardware Security and Trust: Logic Locking as a Design-for-Trust Solution. En lÃnea: https://link-springer-com.biblioproxy.umanizales.edu.co/referencework/10.1007/97 [...] Link: https://biblioteca.umanizales.edu.co/ils/opac_css/index.php?lvl=notice_display&i
TÃtulo : Machine Learning in VLSI Computer-Aided Design Tipo de documento: documento electrónico Autores: Elfadel, Ibrahim (Abe) M., ; Boning, Duane S., ; Li, Xin, Mención de edición: 1 ed. Editorial: [s.l.] : Springer Fecha de publicación: 2019 Número de páginas: XXII, 694 p. 341 ilustraciones, 275 ilustraciones en color. ISBN/ISSN/DL: 978-3-030-04666-8 Nota general: Libro disponible en la plataforma SpringerLink. Descarga y lectura en formatos PDF, HTML y ePub. Descarga completa o por capítulos. Palabras clave: Circuitos electrónicos Microprocesadores Arquitectura de Computadores diseño lógico Circuitos y sistemas electrónicos Arquitecturas de procesador Ãndice Dewey: 621.3815 Resumen: Este libro proporciona a los lectores una descripción actualizada del uso de marcos, metodologÃas, algoritmos y técnicas de aprendizaje automático en el contexto del diseño asistido por computadora (CAD) para circuitos integrados a muy gran escala (VLSI). La cobertura incluye los diversos métodos de aprendizaje automático utilizados en litografÃa, diseño fÃsico, predicción de rendimiento, análisis de rendimiento post-silicio, análisis de fallas y confiabilidad, análisis térmico y de potencia, diseño analógico, sÃntesis lógica, verificación y diseño neuromórfico. Proporciona información actualizada sobre aprendizaje automático en VLSI CAD para modelado de dispositivos, verificaciones de diseño, predicción de rendimiento, validación post-silicio y confiabilidad; Analiza el uso de técnicas de aprendizaje automático en el contexto de la sÃntesis analógica y digital; Demuestra cómo formular objetivos CAD de VLSI como problemas de aprendizaje automático y proporciona un tratamiento integral de sus soluciones eficientes; Analiza la compensación entre el costo de recopilar datos y la precisión de la predicción y proporciona una metodologÃa para usar datos previos para reducir el costo de la recopilación de datos en el diseño, prueba y validación de diseños VLSI analógicos y digitales. Del prólogo A medida que la industria de los semiconductores adopta la creciente oleada de sistemas cognitivos y de inteligencia de punta, este libro podrÃa servir como presagio y ejemplo de la ósmosis que existirá entre nuestras estructuras y métodos cognitivos, por un lado, y las arquitecturas y sistemas de hardware. tecnologÃas que los respaldarán, por el otro... A medida que pasamos de la era informática a la cognitiva, nos corresponde recordar la historia de éxito de VLSI CAD y buscar seriamente la ayuda de la mano invisible para que nuestros futuros sistemas cognitivos Se utilizan para diseñar sistemas cognitivos más potentes. Este libro está muy alineado con esta transición en curso de la computación a la cognición, y es un gran placer recomendarlo a todos aquellos que participan activamente en esta apasionante transformación. Dr. Ruchir Puri, miembro de IBM, director de tecnologÃa de IBM Watson y arquitecto jefe, Centro de investigación IBM TJ Watson. Nota de contenido: Chapter1: A Preliminary Taxonomy for Machine Learning in VLSI CAD -- Chapter2: Machine Learning for Compact Lithographic Process Models -- Chapter3: Machine Learning for Mask Synthesis -- Chapter4: Machine Learning in Physical Verification, Mask Synthesis, and Physical Design -- Chapter5: Gaussian Process-Based Wafer-Level Correlation Modeling and its Applications -- Chapter6: Machine Learning Approaches for IC Manufacturing Yield Enhancement -- Chapter7: Efficient Process Variation Characterization by Virtual Probe -- Chapter8: Machine learning for VLSI chip testing and semiconductor manufacturing process monitoring and improvement -- Chapter9: Machine Learning based Aging Analysis -- Chapter10: Extreme Statistics in Memories -- Chapter11: Fast Statistical Analysis Using Machine Learning -- Chapter12: Fast Statistical Analysis of Rare Circuit Failure Events -- Chapter13: Learning from Limited Data in VLSI CAD -- Chapter14: Large-Scale Circuit Performance Modeling by Bayesian Model Fusion -- Chapter15: Sparse Relevance Kernel Machine Based Performance Dependency Analysis of Analog and Mixed-Signal Circuits -- Chapter16: SiLVR: Projection Pursuit for Response Surface Modeling -- Chapter17: Machine Learning based System Optimization and Uncertainty Quantification of Integrated Systems -- Chapter18: SynTunSys: A Synthesis Parameter Autotuning System for Optimizing High-Performance Processors -- Chapter19: Multicore Power and Thermal Proxies Using Least-Angle -- Chapter20: A Comparative Study of Assertion Mining Algorithms in GoldMine -- Chapter21: Energy-Efficient Design of Advanced Machine Learning Hardware. En lÃnea: https://link-springer-com.biblioproxy.umanizales.edu.co/referencework/10.1007/97 [...] Link: https://biblioteca.umanizales.edu.co/ils/opac_css/index.php?lvl=notice_display&i Machine Learning in VLSI Computer-Aided Design [documento electrónico] / Elfadel, Ibrahim (Abe) M., ; Boning, Duane S., ; Li, Xin, . - 1 ed. . - [s.l.] : Springer, 2019 . - XXII, 694 p. 341 ilustraciones, 275 ilustraciones en color.
ISBN : 978-3-030-04666-8
Libro disponible en la plataforma SpringerLink. Descarga y lectura en formatos PDF, HTML y ePub. Descarga completa o por capítulos.
Palabras clave: Circuitos electrónicos Microprocesadores Arquitectura de Computadores diseño lógico Circuitos y sistemas electrónicos Arquitecturas de procesador Ãndice Dewey: 621.3815 Resumen: Este libro proporciona a los lectores una descripción actualizada del uso de marcos, metodologÃas, algoritmos y técnicas de aprendizaje automático en el contexto del diseño asistido por computadora (CAD) para circuitos integrados a muy gran escala (VLSI). La cobertura incluye los diversos métodos de aprendizaje automático utilizados en litografÃa, diseño fÃsico, predicción de rendimiento, análisis de rendimiento post-silicio, análisis de fallas y confiabilidad, análisis térmico y de potencia, diseño analógico, sÃntesis lógica, verificación y diseño neuromórfico. Proporciona información actualizada sobre aprendizaje automático en VLSI CAD para modelado de dispositivos, verificaciones de diseño, predicción de rendimiento, validación post-silicio y confiabilidad; Analiza el uso de técnicas de aprendizaje automático en el contexto de la sÃntesis analógica y digital; Demuestra cómo formular objetivos CAD de VLSI como problemas de aprendizaje automático y proporciona un tratamiento integral de sus soluciones eficientes; Analiza la compensación entre el costo de recopilar datos y la precisión de la predicción y proporciona una metodologÃa para usar datos previos para reducir el costo de la recopilación de datos en el diseño, prueba y validación de diseños VLSI analógicos y digitales. Del prólogo A medida que la industria de los semiconductores adopta la creciente oleada de sistemas cognitivos y de inteligencia de punta, este libro podrÃa servir como presagio y ejemplo de la ósmosis que existirá entre nuestras estructuras y métodos cognitivos, por un lado, y las arquitecturas y sistemas de hardware. tecnologÃas que los respaldarán, por el otro... A medida que pasamos de la era informática a la cognitiva, nos corresponde recordar la historia de éxito de VLSI CAD y buscar seriamente la ayuda de la mano invisible para que nuestros futuros sistemas cognitivos Se utilizan para diseñar sistemas cognitivos más potentes. Este libro está muy alineado con esta transición en curso de la computación a la cognición, y es un gran placer recomendarlo a todos aquellos que participan activamente en esta apasionante transformación. Dr. Ruchir Puri, miembro de IBM, director de tecnologÃa de IBM Watson y arquitecto jefe, Centro de investigación IBM TJ Watson. Nota de contenido: Chapter1: A Preliminary Taxonomy for Machine Learning in VLSI CAD -- Chapter2: Machine Learning for Compact Lithographic Process Models -- Chapter3: Machine Learning for Mask Synthesis -- Chapter4: Machine Learning in Physical Verification, Mask Synthesis, and Physical Design -- Chapter5: Gaussian Process-Based Wafer-Level Correlation Modeling and its Applications -- Chapter6: Machine Learning Approaches for IC Manufacturing Yield Enhancement -- Chapter7: Efficient Process Variation Characterization by Virtual Probe -- Chapter8: Machine learning for VLSI chip testing and semiconductor manufacturing process monitoring and improvement -- Chapter9: Machine Learning based Aging Analysis -- Chapter10: Extreme Statistics in Memories -- Chapter11: Fast Statistical Analysis Using Machine Learning -- Chapter12: Fast Statistical Analysis of Rare Circuit Failure Events -- Chapter13: Learning from Limited Data in VLSI CAD -- Chapter14: Large-Scale Circuit Performance Modeling by Bayesian Model Fusion -- Chapter15: Sparse Relevance Kernel Machine Based Performance Dependency Analysis of Analog and Mixed-Signal Circuits -- Chapter16: SiLVR: Projection Pursuit for Response Surface Modeling -- Chapter17: Machine Learning based System Optimization and Uncertainty Quantification of Integrated Systems -- Chapter18: SynTunSys: A Synthesis Parameter Autotuning System for Optimizing High-Performance Processors -- Chapter19: Multicore Power and Thermal Proxies Using Least-Angle -- Chapter20: A Comparative Study of Assertion Mining Algorithms in GoldMine -- Chapter21: Energy-Efficient Design of Advanced Machine Learning Hardware. En lÃnea: https://link-springer-com.biblioproxy.umanizales.edu.co/referencework/10.1007/97 [...] Link: https://biblioteca.umanizales.edu.co/ils/opac_css/index.php?lvl=notice_display&i
