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文献
J-GLOBAL ID：202102218859800083
整理番号：21A0004822
RFエネルギーハーベスティングのための73.6%ピーク効率を有する2.45GHz CMOS整流器のディープニューラルネットワーク(DNN)最適化設計【JST・京大機械翻訳】
Deep Neural Network (DNN) Optimized Design of 2.45 GHz CMOS Rectifier With 73.6% Peak Efficiency for RF Energy Harvesting
Lau Wendy Wee Yee
(School of Electrical and Electronic Engineering, Nanyang Technological University, Singapore)
,
Ho Heng Wah
(GlobalFoundries Singapore Pte. Ltd., Singapore)
,
Siek Liter
(School of Electrical and Electronic Engineering, Nanyang Technological University, Singapore)
資料名：
IEEE Transactions on Circuits and Systems 1: Regular Papers
(IEEE Transactions on Circuits and Systems 1: Regular Papers)
巻： 67 号： 12 ページ： 4322-4333 発行年： 2020年
JST資料番号： C0226B ISSN： 1549-8328 CODEN： ITCSCH 資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文 発行国： アメリカ合衆国 (USA) 言語： 英語 (EN)
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