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J-GLOBAL ID：201802250922383590   整理番号：18A0707105

2.5Dメモリ論理集積のためのQ学習に基づく電圧スイング調整と補償【JST・京大機械翻訳】

Q-Learning-Based Voltage-Swing Tuning and Compensation for 2.5-D Memory-Logic Integration

著者 (5件)： Xu Dongjun (Xi’an University of Technology, Xi’an, China) ,  Yu Ningmei (Xi’an University of Technology, Xi’an, China) ,  Huang Hantao (Nanyang Technological University) ,  Sai Manoj P. D. (Technische Universitat wien institut fur Computertechnik) ,  Yu Hao (Southern University of Science and Technology)
資料名： IEEE Design & Test  (IEEE Design & Test)
巻： 35  号： 2  ページ： 91-99  発行年： 2018年 
JST資料番号： B0007C  ISSN： 2168-2356  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)

抄録/ポイント： 本論文では,Q学習に基づく送信機スイング調整と受信機補償による効率的なI/Q管理を,エネルギー効率2.5-Dメモリ論理統合のために開発した。提案した手法は,他の最先端の方法に比べて著しい電力削減を達成することができる。Copyright 2018 The Institute of Electrical and Electronics Engineers, Inc. All Rights reserved. Translated from English into Japanese by JST【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： エネルギー効率 ,  送信機 ,  *電圧 ,  受信機 ,  *記憶装置 ,  電力
準シソーラス用語： *Q学習 , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (2件)： 固体デバイス計測・試験・信頼性  (NC03040G) ,  ディジタル計算機ハードウェア一般  (JC04010C)

タイトルに関連する用語 (5件)： 論理 ,  集積 ,  Q学習 ,  スイング ,  補償