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Enhancing Endurance of Non Volatile Memory in Embedded Systems: Based on Optimized Machine Learning and Compression Techniques - Couverture souple

 
9786207804832: Enhancing Endurance of Non Volatile Memory in Embedded Systems: Based on Optimized Machine Learning and Compression Techniques

Synopsis

This book is focused on enhancing the endurance of Non-Volatile Random Access Memory (NVRAM) for embedded systems applications. It describes the methodology that combines optimized machine learning algorithms based on workload prediction and data compression techniques to prolong the lifespan of NVRAM. The framework utilizes an Instruction Per Cycle-based Dynamic Pattern Compression model to analyze and compress workloads, as well as a Workload Hybrid Energy Adaptive Learning model to categorize and further compress data for storage. The book provides a solution for improving NVRAM endurance, which is crucial for the performance of embedded devices, by addressing workload prediction and efficient compression.

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J P, Shritharanyaa; R, Saravana Kumar
ISBN 10 : 620780483X ISBN 13 : 9786207804832
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J P, Shritharanyaa
Edité par KS Omniscriptum Publishing, 2024
ISBN 10 : 620780483X ISBN 13 : 9786207804832
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J P, Shritharanyaa; R, Saravana Kumar
ISBN 10 : 620780483X ISBN 13 : 9786207804832
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Shritharanyaa J P
ISBN 10 : 620780483X ISBN 13 : 9786207804832
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Taschenbuch. Etat : Neu. This item is printed on demand - it takes 3-4 days longer - Neuware 136 pp. Englisch. N° de réf. du vendeur 9786207804832

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Shritharanyaa J P
ISBN 10 : 620780483X ISBN 13 : 9786207804832
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Taschenbuch. Etat : Neu. nach der Bestellung gedruckt Neuware - Printed after ordering - This book is focused on enhancing the endurance of Non-Volatile Random Access Memory (NVRAM) for embedded systems applications. It describes the methodology that combines optimized machine learning algorithms based on workload prediction and data compression techniques to prolong the lifespan of NVRAM. The framework utilizes an Instruction Per Cycle-based Dynamic Pattern Compression model to analyze and compress workloads, as well as a Workload Hybrid Energy Adaptive Learning model to categorize and further compress data for storage. The book provides a solution for improving NVRAM endurance, which is crucial for the performance of embedded devices, by addressing workload prediction and efficient compression. N° de réf. du vendeur 9786207804832

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ISBN 10 : 620780483X ISBN 13 : 9786207804832
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ISBN 10 : 620780483X ISBN 13 : 9786207804832
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Taschenbuch. Etat : Neu. Neuware -This book is focused on enhancing the endurance of Non-Volatile Random Access Memory (NVRAM) for embedded systems applications. It describes the methodology that combines optimized machine learning algorithms based on workload prediction and data compression techniques to prolong the lifespan of NVRAM. The framework utilizes an Instruction Per Cycle-based Dynamic Pattern Compression model to analyze and compress workloads, as well as a Workload Hybrid Energy Adaptive Learning model to categorize and further compress data for storage. The book provides a solution for improving NVRAM endurance, which is crucial for the performance of embedded devices, by addressing workload prediction and efficient compression.Books on Demand GmbH, Überseering 33, 22297 Hamburg 136 pp. Englisch. N° de réf. du vendeur 9786207804832

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