Damien querlioz (20 Ergebnisse)
Sprache: Englisch
Verlag: Woodhead Publishing, 2020
Serie: Buch 138 von 203 - Woodhead Publishing Series in Electronic and Optical Materials
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Zustand: New. This book gives an overview of the quantum transport approaches for nanodevices and focuses on the Wigner formalism. Num Pages: 266 pages, Illustrations. BIC Classification: PBT; TBN; TJFD. Category: (P) Professional & Vocational. Dimension: 240 x 158 x 20. Weight in Grams: 534. . 2010. 1st Edition. Hardcover. . . . . …
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Zustand: New. This book gives an overview of the quantum transport approaches for nanodevices and focuses on the Wigner formalism. Num Pages: 266 pages, Illustrations. BIC Classification: PBT; TBN; TJFD. Category: (P) Professional & Vocational. Dimension: 240 x 158 x 20. Weight in Grams: 534. . 2010. 1st Edition. Hardcover. . . . . Books ship from the US and Ireland. …
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Verlag: Elsevier Inc, 2020
Serie: Buch 138 von 203 - Woodhead Publishing Series in Electronic and Optical Materials
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Taschenbuch. Zustand: Neu. Memristive Devices for Brain-Inspired Computing | From Materials, Devices, and Circuits to Applications - Computational Memory, Deep Learning, and Spiking Neural Networks | Sabina Spiga (u. a.) | Taschenbuch | Englisch | 2020 | Elsevier Inc | EAN 9780081027820 | Verantwortliche Person für die EU: Kolibri 360 GmbH, Ettore-Bugatti-Str. 6-14, 51149 Köln, produktsicherheit[at]kolibri360[dot]de | Anbieter: preigu.…
Sprache: Englisch
Verlag: Woodhead Publishing, 2020
Serie: Buch 138 von 203 - Woodhead Publishing Series in Electronic and Optical Materials
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Zustand: gut. 2020. Memristive Devices for Brain-Inspired Computing: From Materials, Devices, and Circuits to Applications - Computational Memory, Deep Learning, and . Series in Electronic and Optical Materials) In englischer Sprache. pages.
Memristive Devices for Brain-inspired Computing : From Materials, Devices, and Circuits to Applications - Computational Memory, Deep Learning, and Spiking Neural Networks
Spiga, Sabina (EDT); Sebastian, Abu (EDT); Querlioz, Damien (EDT); Rajendran, Bipin (EDT)
Sprache: Englisch
Verlag: Woodhead Publishing, 2020
Serie: Buch 138 von 203 - Woodhead Publishing Series in Electronic and Optical Materials
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Memristive Devices for Brain-inspired Computing : From Materials, Devices, and Circuits to Applications - Computational Memory, Deep Learning, and Spiking Neural Networks
Spiga, Sabina (EDT); Sebastian, Abu (EDT); Querlioz, Damien (EDT); Rajendran, Bipin (EDT)
Sprache: Englisch
Verlag: Woodhead Publishing, 2020
Serie: Buch 138 von 203 - Woodhead Publishing Series in Electronic and Optical Materials
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Memristive Devices for Brain-inspired Computing : From Materials, Devices, and Circuits to Applications - Computational Memory, Deep Learning, and Spiking Neural Networks
Spiga, Sabina (EDT); Sebastian, Abu (EDT); Querlioz, Damien (EDT); Rajendran, Bipin (EDT)
Sprache: Englisch
Verlag: Woodhead Publishing, 2020
Serie: Buch 138 von 203 - Woodhead Publishing Series in Electronic and Optical Materials
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Anbieter: GreatBookPrices, Columbia, MD, USAGreatBookPrices
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Sprache: Englisch
Verlag: Woodhead Publishing, 2020
Serie: Buch 138 von 203 - Woodhead Publishing Series in Electronic and Optical Materials
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Memristive Devices for Brain-inspired Computing : From Materials, Devices, and Circuits to Applications - Computational Memory, Deep Learning, and Spiking Neural Networks
Spiga, Sabina (EDT); Sebastian, Abu (EDT); Querlioz, Damien (EDT); Rajendran, Bipin (EDT)
Sprache: Englisch
Verlag: Woodhead Publishing, 2020
Serie: Buch 138 von 203 - Woodhead Publishing Series in Electronic and Optical Materials
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Verlag: Elsevier Science, 2020
Serie: Buch 138 von 203 - Woodhead Publishing Series in Electronic and Optical Materials
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Zustand: New. Provides readers an overview of four key concepts in this emerging research topic including materials and device aspects, algorithmic aspects, circuits and architectures and target applications Covers a broad range of applications, includi.
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In den WarenkorbISTE and Wiley, London. 8vo. xx + 243 pages. Illustrations in b/w. Orig. boards. Name on halftitlepage. Fine.
Sprache: Englisch
Verlag: Elsevier Science & Technology, Woodhead Publishing, 2020
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Taschenbuch. Zustand: Neu. This item is printed on demand - it takes 3-4 days longer - Neuware -Memristive Devices for Brain-Inspired Computing: From Materials, Devices, and Circuits to Applications-Computational Memory, Deep Learning, and Spiking Neural Networks reviews the latest in material and devices engineering for optimizing memristive devices beyond storage applications and toward brain-inspired computing. The book provides readers with an understanding of four key concepts, including materials and device aspects with a view of current materials systems and their remaining barriers, algorithmic aspects comprising basic concepts of neuroscience as well as various computing concepts, the circuits and architectures implementing those algorithms based on memristive technologies, and target applications, including brain-inspired computing, computational memory, and deep learning. This comprehensive book is suitable for an interdisciplinary audience, including materials scientists, physicists, electrical engineers, and computer scientists. Englisch.…
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Verlag: Elsevier Inc, 2020
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Taschenbuch. Zustand: Neu. nach der Bestellung gedruckt Neuware - Printed after ordering - Memristive Devices for Brain-Inspired Computing: From Materials, Devices, and Circuits to Applications-Computational Memory, Deep Learning, and Spiking Neural Networks reviews the latest in material and devices engineering for optimizing memristive devices beyond storage applications and toward brain-inspired computing. The book provides readers with an understanding of four key concepts, including materials and device aspects with a view of current materials systems and their remaining barriers, algorithmic aspects comprising basic concepts of neuroscience as well as various computing concepts, the circuits and architectures implementing those algorithms based on memristive technologies, and target applications, including brain-inspired computing, computational memory, and deep learning. This comprehensive book is suitable for an interdisciplinary audience, including materials scientists, physicists, electrical engineers, and computer scientists.…
