Overview
Эта книга посвящена повышению выносливости энергонезависимой памяти с произвольным доступом (NVRAM) для приложений встраиваемых систем. В ней описывается методология, сочетающая оптимизированные алгоритмы машинного обучения, основанные на прогнозировании рабочей нагрузки, и методы сжатия данных для увеличения срока службы NVRAM. Для анализа и сжатия рабочих нагрузок используется модель динамического сжатия шаблонов на основе Instruction Per Cycle, а также модель адаптивного обучения Workload Hybrid Energy для категоризации и дальнейшего сжатия данных для хранения. Книга предлагает решение для повышения выносливости NVRAM, которая имеет решающее значение для производительности встраиваемых устройств, за счет прогнозирования рабочей нагрузки и эффективного сжатия.
This item is Non-Returnable
Customers Also Bought
Details
- ISBN-13: 9786207770519
- ISBN-10: 620777051X
- Publisher: Sciencia Scripts
- Publish Date: July 2024
- Dimensions: 9 x 6 x 0.39 inches
- Shipping Weight: 0.56 pounds
- Page Count: 168
Related Categories
