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[6]
2017 | Zeitschriftenaufsatz | Veröffentlicht | PUB-ID: 2912818
Oleksiak, A., Kierzynka, M., Piatek, W., Agosta, G., Barenghi, A., Porrmann, M., Hagemeyer, J., et al. (2017). M2DC – Modular Microserver DataCentre with heterogeneous hardware. Microprocessors and Microsystems, 52, 117-130. doi:10.1016/j.micpro.2017.05.019
PUB | DOI | WoS
 
[5]
2017 | Konferenzbeitrag | Veröffentlicht | PUB-ID: 2915029
Tlatlik, J., Hansen, T., Lachmair, J., & Hagemeyer, J. (2017). Entwurf eines FPGA-basierten Verbindungsknotens als Prototypenumgebung für energieeffiziente und sichere Gebäudeautomationssysteme. In S. - O. Schulze, C. Tschirner, R. Kaffenberger, & S. Ackva (Eds.), Tag des Systems Engineering: Paderborn, 8. -10. November 2017 (pp. 55-- 64). München: Carl Hanser Verlag GmbH Co KG.
PUB
 
[4]
2017 | Konferenzbeitrag | Veröffentlicht | PUB-ID: 2909044
Lachmair, J., Mieth, T., Griessl, R., Hagemeyer, J., & Porrmann, M. (2017). From CPU to FPGA – Acceleration of Self-Organizing Maps for Data Mining. International Joint Conference on Neural Networks (IJCNN 2017), 4299-4308.
PUB
 
[3]
2013 | Zeitschriftenaufsatz | Veröffentlicht | PUB-ID: 2575531
Lachmair, J., Merényi, E., Porrmann, M., & Rückert, U. (2013). A reconfigurable neuroprocessor for self-organizing feature maps. Neurocomputing, 112(SI), 189-199. doi:10.1016/j.neucom.2012.11.045
PUB | DOI | Download (ext.) | WoS
 
[2]
2012 | Konferenzbeitrag | Veröffentlicht | PUB-ID: 2493811
Lachmair, J., Merenyi, E., Porrmann, M., & Rückert, U. (2012). gNBXe - a Reconfigurable Neuroprocessor for Various Types of Self-Organizing Maps. European Symposium on Artificial Neural Networks, Computational Intelligence and Machine Learning, 645-650
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[1]
2012 | Konferenzbeitrag | Veröffentlicht | PUB-ID: 2575545
Backhaus, A., Lachmair, J., Rückert, U., & Seiffert, U. (2012). Hardware accelerated real time classification of hyperspectral imaging data for coffee sorting. European Symposium on Artificial Neural Networks, Computational Intelligence and Machine Learning, 627-632
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Tlatlik, J., Hansen, T., Lachmair, J., & Hagemeyer, J. (2017). Entwurf eines FPGA-basierten Verbindungsknotens als Prototypenumgebung für energieeffiziente und sichere Gebäudeautomationssysteme. In S. - O. Schulze, C. Tschirner, R. Kaffenberger, & S. Ackva (Eds.), Tag des Systems Engineering: Paderborn, 8. -10. November 2017 (pp. 55-- 64). München: Carl Hanser Verlag GmbH Co KG.
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Lachmair, J., Mieth, T., Griessl, R., Hagemeyer, J., & Porrmann, M. (2017). From CPU to FPGA – Acceleration of Self-Organizing Maps for Data Mining. International Joint Conference on Neural Networks (IJCNN 2017), 4299-4308.
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2013 | Zeitschriftenaufsatz | Veröffentlicht | PUB-ID: 2575531
Lachmair, J., Merényi, E., Porrmann, M., & Rückert, U. (2013). A reconfigurable neuroprocessor for self-organizing feature maps. Neurocomputing, 112(SI), 189-199. doi:10.1016/j.neucom.2012.11.045
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2012 | Konferenzbeitrag | Veröffentlicht | PUB-ID: 2493811
Lachmair, J., Merenyi, E., Porrmann, M., & Rückert, U. (2012). gNBXe - a Reconfigurable Neuroprocessor for Various Types of Self-Organizing Maps. European Symposium on Artificial Neural Networks, Computational Intelligence and Machine Learning, 645-650
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Backhaus, A., Lachmair, J., Rückert, U., & Seiffert, U. (2012). Hardware accelerated real time classification of hyperspectral imaging data for coffee sorting. European Symposium on Artificial Neural Networks, Computational Intelligence and Machine Learning, 627-632
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