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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., Griessl, R., Lachmair, J., Peykanu, M., Tigges, L., vor dem Berge, M., Christmann, W., Krupop, S., Carbon, A., Cudennec, L., Goubier, T., Philippe, J.-M., Rosinger, S., Schlitt, D., Pieper, C., Adeniyi-Jones, C., Brandolese, C., Fornaciari, W., Pelosi, G., Cecowski, M., Plestenjak, R., Činkelj, J., Setoain, J., Ceva, L. & Janssen, U. (2017). M2DC – Modular Microserver DataCentre with heterogeneous hardware. Microprocessors and Microsystems, 52, 117-130. Elsevier. 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 (Hrsg.), Tag des Systems Engineering: Paderborn, 8. -10. November 2017 (S. 55-- 64). Gehalten auf der Tag des Systems Engineering 2017, 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) (S. 4299-4308). Gehalten auf der International Joint Conference on Neural Networks (IJCNN 2017).
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. Elsevier BV. 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 (S. 645-650). Gehalten auf der ESANN 2012.
PUB | Download (ext.)
 
[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 (S. 627-632). Gehalten auf der Esann 2012.
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2017 | Zeitschriftenaufsatz | Veröffentlicht | PUB-ID: 2912818
Oleksiak, A., Kierzynka, M., Piatek, W., Agosta, G., Barenghi, A., Porrmann, M., Hagemeyer, J., Griessl, R., Lachmair, J., Peykanu, M., Tigges, L., vor dem Berge, M., Christmann, W., Krupop, S., Carbon, A., Cudennec, L., Goubier, T., Philippe, J.-M., Rosinger, S., Schlitt, D., Pieper, C., Adeniyi-Jones, C., Brandolese, C., Fornaciari, W., Pelosi, G., Cecowski, M., Plestenjak, R., Činkelj, J., Setoain, J., Ceva, L. & Janssen, U. (2017). M2DC – Modular Microserver DataCentre with heterogeneous hardware. Microprocessors and Microsystems, 52, 117-130. Elsevier. doi:10.1016/j.micpro.2017.05.019.
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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 (Hrsg.), Tag des Systems Engineering: Paderborn, 8. -10. November 2017 (S. 55-- 64). Gehalten auf der Tag des Systems Engineering 2017, München: Carl Hanser Verlag GmbH Co KG.
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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) (S. 4299-4308). Gehalten auf der International Joint Conference on Neural Networks (IJCNN 2017).
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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. Elsevier BV. 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 (S. 645-650). Gehalten auf der ESANN 2012.
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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 (S. 627-632). Gehalten auf der Esann 2012.
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