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    FMA-Net: Flow-Guided Dynamic Filtering and Iterative Feature Refinement with Multi-Attention for Joint Video Super-Resolution and Deblurring.
    Youk, Geunhyuk ; Oh, Jihyong ; et al.
    In: CoRR, Jg. abs/2401.03707 (2024)
    academicJournal
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    Optimize and analysis of drilling PMSM using hybrid technique based on BN, FFT, FCE, and FMA for risk assessment.
    Syed Ismail Abdul Lathif ; J. Cruz Antony ; et al.
    In: J. Intell. Fuzzy Syst., Jg. 44 (2023), Heft 6, S. 9281-9295
    academicJournal
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    Multiple-Mode-Supporting Floating-Point FMA Unit for Deep Learning Processors.
    Tan, Hongbing ; Tong, Gan ; et al.
    In: IEEE Trans. Very Large Scale Integr. Syst., Jg. 31 (2023), Heft 2, S. 253-266
    academicJournal
    Wie komme ich dran?
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    Proceedings Fifth International Workshop on Formal Methods for Autonomous Systems, FMAS@iFM 2023, Leiden, The Netherlands, 15th and 16th of November 2023.
    Farrell, Marie ; Luckcuck, Matt ; et al.
    In: FMAS@iFM, Jg. 395 (2023)
    academicJournal
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    FMAS: Fast Multi-Objective SuperNet Architecture Search for Semantic Segmentation.
    Xiong, Zhuoran ; Amein, Marihan ; et al.
    In: CoRR, Jg. abs/2303.16322 (2023)
    academicJournal
    Wie komme ich dran?
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    A BF16 FMA is All You Need for DNN Training.
    John Osorio Ríos ; Armejach, Adrià ; et al.
    In: IEEE Trans. Emerg. Top. Comput., Jg. 10 (2022), Heft 3, S. 1302-1314
    academicJournal
    Wie komme ich dran?
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    P-FMA: A Novel Parameterized Posit Fused Multiply-Accumulate Arithmetic Processor.
    Jean, Sandra ; Raveendran, Aneesh ; et al.
    In: VLSID, 2021, S. 282-287
    Konferenz
    Wie komme ich dran?
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    FMA-ETA: Estimating Travel Time Entirely Based on FFN with Attention.
    Sun, Yiwen ; Wang, Yulu ; et al.
    In: ICASSP, 2021, S. 3355-3359
    Konferenz
    Wie komme ich dran?
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    Speeding Up of CGRAs by Reshaping and Stochastic FMA.
    Akabe, Tomoya ; Zhang, Renyuan ; et al.
    In: CANDAR (Workshops), 2021, S. 272-277
    Konferenz
    Wie komme ich dran?
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    A Self-Supervised Feature Map Augmentation (FMA) Loss and Combined Augmentations Finetuning to Efficiently Improve the Robustness of CNNs.
    Kapoor, Nikhil ; Yuan, Chun ; et al.
    In: CSCS, 2020, S. 1-8
    Konferenz
    Wie komme ich dran?
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    Proceedings Fourth International Workshop on Formal Methods for Autonomous Systems (FMAS) and Fourth International Workshop on Automated and verifiable Software sYstem DEvelopment (ASYDE), FMAS/ASYDE@SEFM 2022, and Fourth International Workshop on Automated and verifiable Software sYstem DEvelopment (ASYDE)Berlin, Germany, 26th and 27th of September 2022.
    Luckcuck, Matt ; Farrell, Marie
    In: FMAS/ASYDE@SEFM, Jg. 371 (2022)
    academicJournal
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    Acceleration of Interactive Multiple Precision Arithmetic Toolbox MuPAT Using FMA, SIMD, and OpenMP.
    Yagi, Hotaka ; Ishiwata, Emiko ; et al.
    In: PARCO, 2019, S. 431-440
    Konferenz
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    A BF16 FMA is All You Need for DNN Training.
    John Osorio Ríos ; Armejach, Adrià ; et al.
    In: ARITH, 2022, S. 9-9
    Konferenz
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  14. Detailansicht für Treffer 14 öffnen
    Proceedings Third Workshop on Formal Methods for Autonomous Systems, FMAS 2021, Virtual, October 21-22, 2021.
    Farrell, Marie ; Luckcuck, Matt
    In: FMAS, Jg. 348 (2021)
    academicJournal
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  15. Detailansicht für Treffer 15 öffnen
    py-fmas: A python package for ultrashort optical pulse propagation in terms of forward models for the analytic signal.
    Melchert, Oliver ; Demircan, Ayhan
    In: Comput. Phys. Commun., Jg. 273 (2022), S. 108257-108257
    academicJournal
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  16. Detailansicht für Treffer 16 öffnen
    Proceedings Second Workshop on Formal Methods for Autonomous Systems, FMAS 2020, Virtual, December 7, 2020.
    Luckcuck, Matt ; Farrell, Marie
    In: FMAS, Jg. 329 (2020)
    academicJournal
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    Quadruple-Precision BLAS Using Bailey's Arithmetic with FMA Instruction: Its Performance and Applications.
    Yamada, Susumu ; Imamura, Toshiyuki ; et al.
    In: IPDPS Workshops, 2017, S. 1418-1425
    Konferenz
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  18. Detailansicht für Treffer 18 öffnen
    An efficient software implementation of correctly rounded operations extending FMA: A + b + c and a × b + c × d.
    Christoph Quirin Lauter
    In: ACSSC, 2017, S. 452-456
    Konferenz
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    FMA: A Dataset for Music Analysis.
    Defferrard, Michaël ; Benzi, Kirell ; et al.
    In: ISMIR, 2017, S. 316-323
    Online Konferenz
    Zugriff:
    Volltext
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  20. Detailansicht für Treffer 20 öffnen
    A Self-Supervised Feature Map Augmentation (FMA) Loss and Combined Augmentations Finetuning to Efficiently Improve the Robustness of CNNs.
    Kapoor, Nikhil ; Yuan, Chun ; et al.
    In: CoRR, Jg. abs/2012.01386 (2020)
    academicJournal
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