Deep In-memory Architectures for Machine Learning (Record no. 118082)

MARC details
000 -CABECERA
campo de control de longitud fija 03147nam a2200457 i 4500
001 - NÚMERO DE CONTROL
campo de control 118082
003 - IDENTIFICADOR DEL NÚMERO DE CONTROL
campo de control ES-MaUEC
005 - FECHA Y HORA DE LA ÚLTIMA TRANSACCIÓN
campo de control 20230102113842.0
006 - CÓDIGOS DE INFORMACIÓN DE LONGITUD FIJA--CARACTERÍSTICAS DEL MATERIAL ADICIONAL
campo de control de longitud fija a||||fo|||| 00| 0
007 - CAMPO FIJO DE DESCRIPCIÓN FÍSICA--INFORMACIÓN GENERAL
campo de control de longitud fija cr nn nnnanaaa
008 - DATOS DE LONGITUD FIJA--INFORMACIÓN GENERAL
campo de control de longitud fija 200130s2020 gw a o |||| 0|eng d
020 ## - NÚMERO INTERNACIONAL ESTÁNDAR DEL LIBRO
Número Internacional Estándar del Libro 9783030359713
024 7# - IDENTIFICADOR DE OTROS ESTÁNDARES
Número estándar o código 10.1007/978-3-030-35971-3
Fuente del número o código doi
040 ## - FUENTE DE LA CATALOGACIÓN
Centro catalogador/agencia de origen ES-MaUEC
Lengua de catalogación spa
Centro/agencia transcriptor ES-MaUEC
Centro/agencia modificador ES-MaUEC
041 0# - CÓDIGO DE LENGUA
Código de lengua del texto/banda sonora o título independiente eng
050 #4 - SIGNATURA TOPOGRÁFICA DE LA BIBLIOTECA DEL CONGRESO
Número de clasificación Q325.5
Número de documento/Ítem 2020 EB
100 1# - ENTRADA PRINCIPAL--NOMBRE DE PERSONA
Nombre de persona Kang, Mingu
Término indicativo de función/relación autor
9 (RLIN) 672537
245 10 - MENCIÓN DE TÍTULO
Título Deep In-memory Architectures for Machine Learning
Mención de responsabilidad, etc. by Mingu Kang, Sujan Gonugondla, Naresh R. Shanbhag
250 ## - MENCIÓN DE EDICIÓN
Mención de edición First edition
264 #1 - PRODUCCIÓN, PUBLICACIÓN, DISTRIBUCIÓN, FABRICACIÓN Y COPYRIGHT
Producción, publicación, distribución, fabricación y copyright Cham
Nombre del de productor, editor, distribuidor, fabricante Springer International Publishing :
-- Imprint Springer
Fecha de producción, publicación, distribución, fabricación o copyright 2020.
300 ## - DESCRIPCIÓN FÍSICA
Extensión 1 recurso en línea (X, 174 páginas)
Otras características físicas 104 ilustraciones, 65 ilustraciones a color
336 ## - TIPO DE CONTENIDO
Fuente rdacontent
Término de tipo de contenido Texto
Código de tipo de contenido txt
337 ## - TIPO DE MEDIO
Fuente rdamedia
Nombre/término del tipo de medio electrónico
Código del tipo de medio c
338 ## - TIPO DE SOPORTE
Fuente rdacarrier
Nombre/término del tipo de soporte recurso electrónico
Código del tipo de soporte cr
347 ## - CARACTERÍSTICAS DEL ARCHIVO DIGITAL
Tipo de archivo text file
Formato de codificación PDF
505 0# - NOTA DE CONTENIDO CON FORMATO
Nota de contenido con formato Introduction -- The Deep In-memory Architecture (DIMA) -- DIMA Prototype Integrated Circuits -- A Variation-Tolerant DIMA via On-Chip Training -- Mapping Inference Algorithms to DIMA -- PROMISE: A DIMA-based Accelerator -- Future Prospects -- Index.
520 3# - SUMARIO, ETC.
Sumario, etc. This book describes the recent innovation of deep in-memory architectures for realizing AI systems that operate at the edge of energy-latency-accuracy trade-offs. From first principles to lab prototypes, this book provides a comprehensive view of this emerging topic for both the practicing engineer in industry and the researcher in academia. The book is a journey into the exciting world of AI systems in hardware. Describes deep in-memory architectures for AI systems from first principles, covering both circuit design and architectures; Discusses how DIMAs pushes the limits of energy-delay product of decision-making machines via its intrinsic energy-SNR trade-off; Offers readers a unique Shannon-inspired perspective to understand the system-level energy-accuracy trade-off and robustness in such architectures; Illustrates principles and design methods via case studies of actual integrated circuit prototypes with measured results in the laboratory; Presents DIMA's various models to evaluate DIMA's decision-making accuracy, energy, and latency trade-offs with various design parameter.
988 ## - NOTA LOCAL 598
Nota local 598 (boletines) Primersemestre_2020_Engineering
650 #7 - PUNTO DE ACCESO ADICIONAL DE MATERIA--TÉRMINO DE MATERIA
Fuente del encabezamiento o término embne
Término de materia o nombre geográfico como elemento de entrada Aprendizaje automático
9 (RLIN) 166090
710 2# - PUNTO DE ACCESO ADICIONAL--NOMBRE DE ENTIDAD CORPORATIVA
Nombre de entidad corporativa o nombre de jurisdicción como elemento de entrada SpringerLink (Online service)
9 (RLIN) 106996
700 1# - PUNTO DE ACCESO ADICIONAL--NOMBRE DE PERSONA
Nombre de persona Gonugondla, Sujan.
Término indicativo de función/relación autor
Código de función/relación aut
-- http://id.loc.gov/vocabulary/relators/aut
700 1# - PUNTO DE ACCESO ADICIONAL--NOMBRE DE PERSONA
Nombre de persona Shanbhag, Naresh R.
Término indicativo de función/relación autor
Código de función/relación aut
-- http://id.loc.gov/vocabulary/relators/aut
773 0# - ENLACE AL DOCUMENTO FUENTE/ENTRADA DE REGISTRO ANFITRIÓN
Título Springer eBooks
776 08 - ENTRADA/ENLACE A UN FORMATO FÍSICO ADICIONAL
Información de relación/Frase instructiva de referencia Printed edition:
Número Internacional Estándar del Libro 9783030359706
776 08 - ENTRADA/ENLACE A UN FORMATO FÍSICO ADICIONAL
Información de relación/Frase instructiva de referencia Printed edition:
Número Internacional Estándar del Libro 9783030359720
776 08 - ENTRADA/ENLACE A UN FORMATO FÍSICO ADICIONAL
Información de relación/Frase instructiva de referencia Printed edition:
Número Internacional Estándar del Libro 9783030359737
856 40 - LOCALIZACIÓN Y ACCESO ELECTRÓNICOS
Identificador Uniforme del Recurso https://go.openathens.net/redirector/universidadeuropea.es?url=https://doi.org/10.1007/978-3-030-35971-3
Nota pública Acceso a este recurso digital (usuarios Universidad Europea de Madrid)
942 ## - ELEMENTOS DE PUNTO DE ACCESO ADICIONAL (KOHA)
Fuente del sistema de clasificación o colocación Library of Congress Classification
Tipo de ítem Koha LIBRO-E NO PRÉSTAMO
Suprimir en OPAC No
998 ## - DATOS ESTADÍSTICOS
Fecha de catalogación 03/2020
Tipo de materia E-book
Catalogador Isabel Alonso
Catalogado
Holdings
Información adicional para el OPAC Código 2 (categoría) Estado de pérdida Fuente del sistema de clasificación o colocación Tipo de material Código 1: Estado físico No se presta Código de colección Estado Localización permanente Ubicación/localización actual Ubicación en estantería Fecha de adquisición Tipo de préstamo Total de préstamos Signatura topográfica completa Código de barras Fecha visto por última vez Precio válido a partir de Tipo de ítem Koha
Acceso concurrente No retirado   Library of Congress Classification E-Libro Buen estado Acceso electrónico Ciencias e Ingeniería Acceso electrónico Madrid Digital Madrid Digital Acceso Electrónico (UEM) 28/02/2020 En línea   Q325.5 2020 EB eBook28022104 28/02/2020 28/02/2020 LIBRO-E NO PRÉSTAMO