PUB - Publikationen an der Universität Bielefeld

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  2013 | Zeitschriftenaufsatz | Veröffentlicht | PUB-ID: 2560236

  A 65 nm 32 b Subthreshold Processor With 9T Multi-Vt SRAM and Adaptive Supply Voltage Control
  Lütkemeier S, Jungeblut T, Berge HKO, Aunet S, Porrmann M, Rückert U (2013)
  IEEE Journal Of Solid-State Circuits 48(1): 8-19.

  PUB | DOI | WoS
   
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  2012 | Konferenzbeitrag | Veröffentlicht | PUB-ID: 2475063

  A 200mV 32b Subthreshold Processor with Adaptive Supply Voltage Control
  Lütkemeier S, Jungeblut T, Porrmann M, Rückert U (2012)
  In: Proc. of the International Solid-State Circuits Conference (ISSCC). Institute of Electrical and Electronics Engineers (Ed); Piscataway, NJ: IEEE: 484-485.

  PUB | DOI
   
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  2010 | Konferenzbeitrag | Veröffentlicht | PUB-ID: 2475069

  Multiobjective optimization for transistor sizing sub-threshold CMOSlogic standard cells
  Blesken M, Lütkemeier S, Rückert U (2010)
  In: Proc. IEEE Int Circuits and Systems (ISCAS) Symp. Institute of Electrical and Electronics Engineers (Ed); Piscataway, NJ: IEEE: 1480-1483.

  PUB | DOI
   
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  2010 | Konferenzbeitrag | PUB-ID: 2286628

  A modular design flow for very large design space explorations
  Jungeblut T, Lütkemeier S, Sievers G, Porrmann M, Rückert U (2010) .

  PUB | Dateien verfügbar
   
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  2010 | Zeitschriftenaufsatz | Veröffentlicht | PUB-ID: 1929613

  A Subthreshold to Above-Threshold Level Shifter Comprising a Wilson Current Mirror
  Lütkemeier S, Rückert U (2010)
  IEEE Transactions on Circuits and Systems II: Express Briefs 57(9): 721-724.

  PUB | DOI | WoS
   
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  2009 | Konferenzbeitrag | Veröffentlicht | PUB-ID: 2289299

  A Sub-200mV 32bit ALU with 0.45pJ/instruction in 90nm CMOS
  Lütkemeier S, Kaulmann T, Rückert U (2009)
  In: Semiconductor Conference Dresden.

  PUB
   
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  2007 | Konferenzbeitrag | Veröffentlicht | PUB-ID: 2289096

  IAF Neuron Implementation for Mixed-Signal PCNN Hardware
  Kaulmann T, Lütkemeier S, Rückert U (2007)
  In: Proceedings of the 9th International Work-Conference on Artificial Neural Networks (IWANN). Sandoval F (Ed); Lecture notes in computer science, 4507. Berlin, Heidelberg: Springer-Verlag: 447-454.

  PUB | DOI