•  Persian
    • Persian
    • English
  •   ورود
  • دانشگاه فردوسی مشهد
  • |
  • مرکز اطلاع‌رسانی و کتابخانه مرکزی
    • Persian
    • English
  • خانه
  • انواع منابع
    • مقاله مجله
    • کتاب الکترونیکی
    • مقاله همایش
    • استاندارد
    • پروتکل
    • پایان‌نامه
  • راهنمای استفاده
View Item 
  •   کتابخانه دیجیتال دانشگاه فردوسی مشهد
  • Fum
  • Articles
  • Latin Articles
  • View Item
  •   کتابخانه دیجیتال دانشگاه فردوسی مشهد
  • Fum
  • Articles
  • Latin Articles
  • View Item
  • همه
  • عنوان
  • نویسنده
  • سال
  • ناشر
  • موضوع
  • عنوان ناشر
  • ISSN
  • شناسه الکترونیک
  • شابک
جستجوی پیشرفته
JavaScript is disabled for your browser. Some features of this site may not work without it.

SMV methodology enhancements for high speed I/O links of SoCs

نویسنده:
Viveros-Wacher, A. , Alejos, R. , Alvarez, L. , Diaz-Castro, I. , Marcial, B. , Motola-Acuna, G. , Vega-Ochoa, E.-A.
ناشر:
IEEE
سال
: 2014
شناسه الکترونیک: 10.1109/AUPEC.2014.6966627
یو آر آی: http://libsearch.um.ac.ir:80/fum/handle/fum/989698
کلیدواژه(گان): Artificial neural networks,Forecasting,Genetic algorithms,Load forecasting,Load modeling,Predictive models,Training,Feed-forward neural network,genetic algorithm,power System Planning,radial basis function neural network,short-term load forecasting
کالکشن :
  • Latin Articles
  • نمایش متادیتا پنهان کردن متادیتا
  • آمار بازدید

    SMV methodology enhancements for high speed I/O links of SoCs

Show full item record

date accessioned2020-03-12T19:46:37Z
date available2020-03-12T19:46:37Z
date issued2014
identifier other6818767.pdf
identifier urihttp://libsearch.um.ac.ir:80/fum/handle/fum/989698
formatgeneral
languageEnglish
publisherIEEE
titleSMV methodology enhancements for high speed I/O links of SoCs
typeConference Paper
contenttypeMetadata Only
identifier padid8105960
subject keywordsArtificial neural networks
subject keywordsForecasting
subject keywordsGenetic algorithms
subject keywordsLoad forecasting
subject keywordsLoad modeling
subject keywordsPredictive models
subject keywordsTraining
subject keywordsFeed-forward neural network
subject keywordsgenetic algorithm
subject keywordspower System Planning
subject keywordsradial basis function neural network
subject keywordsshort-term load forecasting
identifier doi10.1109/AUPEC.2014.6966627
journal titleLSI Test Symposium (VTS), 2014 IEEE 32nd
filesize539848
citations0
contributor rawauthorViveros-Wacher, A. , Alejos, R. , Alvarez, L. , Diaz-Castro, I. , Marcial, B. , Motola-Acuna, G. , Vega-Ochoa, E.-A.
  • درباره ما
نرم افزار کتابخانه دیجیتال "دی اسپیس" فارسی شده توسط یابش برای کتابخانه های ایرانی | تماس با یابش
DSpace software copyright © 2019-2022  DuraSpace