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