- importsource = "00010782-2011-10.txt"
- Artículo:
Biology as Reactivity
- Autor:
Jasmin Fisher
David Harel
Thomas A. Henzinger
- Resumen:
Exploring the connection of biology with reactive systems to better understand living systems.
- Página:
72
- Publicación:
Communications of the ACM
- Volúmen:
54
- Número:
10
- Periodo:
Octubre 2011
- ISSN:
00010782
- SrcID:
00010782-2011-10.txt
- Documento número 89382
- Actualizado el martes, 23 de mayo de 2017 03:37:51 p. m.
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- Artículo:
Technical Perspective: Power Efficiency as the #1 Design Constraint
- Autor:
Charles Moore
- Resumen:
Moore's Law, and associated observations by Bob Dennard, describe key technical foundations of the semiconductor industry …
- Página:
84
- Publicación:
Communications of the ACM
- Volúmen:
54
- Número:
10
- Periodo:
Octubre 2011
- ISSN:
00010782
- SrcID:
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- Documento número 89383
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- Artículo:
Understanding Sources of Ineffciency in General-Purpose Chips
- Autor:
Rehan Hameed
Wajahat Qadeer
Megan Wachs
Omid Azizi
Alex Solomatnikov
Benjamin C. Lee
Stephen Richardson
Christos Kozyrakis
Mark Horowitz
- Resumen:
To better understand what improvement in processor efficiency is possible, we quantify the performance and energy overheads of a 720p HD H.264 encoder running on a CMP system. We explore methods to eliminate these overheads by …
- Página:
85
- Publicación:
Communications of the ACM
- Volúmen:
54
- Número:
10
- Periodo:
Octubre 2011
- ISSN:
00010782
- SrcID:
00010782-2011-10.txt
- Documento número 89384
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- Artículo:
Technical Perspective: A Better Way to Learn Features
- Autor:
Geoffrey E. Hinton
- Resumen:
A typical machine learning program uses weighted combinations of features to discriminate between classes or to predict real-valued outcomes. The art of machine learning is …
- Página:
94
- Publicación:
Communications of the ACM
- Volúmen:
54
- Número:
10
- Periodo:
Octubre 2011
- ISSN:
00010782
- SrcID:
00010782-2011-10.txt
- Documento número 89385
- Actualizado el martes, 23 de mayo de 2017 03:37:51 p. m.
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- Artículo:
Unsupervised Learning of Hierarchical Representations with Convolutional Deep Belief Networks
- Autor:
Honglak Lee
Roger Grosse
Rajesh Ranganath
Andrew Y. Ng
- Resumen:
There has been much interest in unsupervised learning of hierarchical generative models such as deep belief networks (DBNs); however, scaling such models to full-sized, high-dimensional images remains a difficult problem.
- Página:
95
- Publicación:
Communications of the ACM
- Volúmen:
54
- Número:
10
- Periodo:
Octubre 2011
- ISSN:
00010782
- SrcID:
00010782-2011-10.txt
- Documento número 89386
- Actualizado el martes, 23 de mayo de 2017 03:37:51 p. m.
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