menu
{ "item_title" : "П", "item_author" : [" Шри&# Й П", "Сара Р "], "item_description" : "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.", "item_img_path" : "https://covers4.booksamillion.com/covers/bam/6/20/777/051/620777051X_b.jpg", "price_data" : { "retail_price" : "75.00", "online_price" : "75.00", "our_price" : "75.00", "club_price" : "75.00", "savings_pct" : "0", "savings_amt" : "0.00", "club_savings_pct" : "0", "club_savings_amt" : "0.00", "discount_pct" : "10", "store_price" : "" } }
&#1055|Шри&# Й П

П : овышение долговечност&#

local_shippingShip to Me
In Stock.
FREE Shipping for Club Members help

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

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

You May Also Like...

    1

BAM Customer Reviews