Nagy Z. An emulated digital CNN-UM implementation on FPGA with programmable accuracy. (2001) Megjelent: IEEE design and diagnostics of electronic circuits and systems. IEEE DDECS 2001. Fourth international workshop pp. 203-208, 162752
Egyéb konferenciaközlemény/Konferenciaközlemény (Egyéb konferenciaközlemény)/Tudományos[162752]
  1. Zeffer T et al. The Configurable Digital Neural Network with Emulated Digital Cellular Neural Network Cores The Configurable Digital Neural Network with Emulated Digital Cellular Neural Network Cores. (2006) Megjelent: Nincs cím pp. 312-315
    Könyvrészlet[22934349] [Admin láttamozott]
    Független, Idéző: 22934349, Kapcsolat: 22934349
  2. Tamás Zeffer et al. The Configurable Digital Cellular Neural – Hopfield Network. (2006) Megjelent: INES 2006 10th International Conference on Intelligent Engineering Systems pp. 160-164
    Egyéb konferenciaközlemény/Konferenciaközlemény (Egyéb konferenciaközlemény)/Tudományos[2486785] [Admin láttamozott]
    Független, Idéző: 2486785, Kapcsolat: 22933429
  3. Hidvégi T et al. Programmable Arithmetic Units in the Neural Networks, The IREN Architecture. (2003)
    Egyéb/Nem besorolt (Egyéb)/Tudományos[22934346] [Nyilvános]
    Független, Idéző: 22934346, Kapcsolat: 22934346
  4. Marton G et al. Professional, Configurable Development System for Microcontroller, FPGA and its Application. (2000)
    Egyéb/Nem besorolt (Egyéb)/Tudományos[22934347] [Nyilvános]
    Független, Idéző: 22934347, Kapcsolat: 22934347
Nagy Z. Configurable multi-layer CNN-UM emulator on FPGA. (2002) Megjelent: CELLULAR NEURAL NETWORKS AND THEIR APPLICATIONS pp. 164-171, 163102
Könyvrészlet/Konferenciaközlemény (Könyvrészlet)/Tudományos[163102]
  1. Javier Martínez J et al. A retinomorphic architecture based on discrete-time cellular neural networks using reconfigurable computing. (2008) NEUROCOMPUTING 0925-2312 71 4-6 766-775
    Folyóiratcikk/Tudományos[23849150] [Admin láttamozott]
    Független, Idéző: 23849150, Kapcsolat: 22933070
  2. Spaanenburg H et al. Need for large local FPGA-accessible memories. (2006) Megjelent: 2006 IEEE International Symposium on Circuits and Systems, ISCAS 2006: Proceedings pp. 1957-1960
    Könyvrészlet/Konferenciaközlemény (Könyvrészlet)/Tudományos[10280214] [Admin láttamozott]
    Független, Idéző: 10280214, Kapcsolat: 10280214
  3. Suleyman Malki et al. ISO/OSI compliant network-on-chip implementation for CNN applications. (2005) Megjelent: Proceedings of the SPIE Vol. 5839 Bioengineered and Bioinspired Systems II pp. 341-352
    Egyéb konferenciaközlemény[22379956] [Admin láttamozott]
    Független, Idéző: 22379956, Kapcsolat: 22379956
  4. Toledo F et al. Image Processing with CNN in a FPGA-Based Augmented Reality System for Visually Impaired People. (2005) Megjelent: Computational Intelligence and Bioinspired Systems 8th International Work-Conference on Artificial Neural Networks, IWANN 2005,... pp. 216-229
    Könyvrészlet[22379950] [Admin láttamozott]
    Független, Idéző: 22379950, Kapcsolat: 22379950
  5. Spaanenburg L et al. Artificial life goes 'in silico'. (2005) Megjelent: Computational Intelligence for Measurement Systems and Applications, 2005. CIMSA. 2005 IEEE International Conference on pp. 267-272
    Egyéb konferenciaközlemény[22379947] [Admin láttamozott]
    Független, Idéző: 22379947, Kapcsolat: 22379947
  6. Toledo F et al. An Augmented Reality Visual Prothesis for People Affected by Tunneling Vision. (2005) Megjelent: Mechanisms, Symbols, and Models Underlying Cognition pp. 33-48
    Könyvrészlet/Konferenciaközlemény (Könyvrészlet)/Tudományos[22379955] [Nyilvános]
    Független, Idéző: 22379955, Kapcsolat: 22379955
  7. Åkesson. Sleipner. (2004) Megjelent: Proceedings ProRISC pp. 201-208
    Egyéb konferenciaközlemény[22379943] [Admin láttamozott]
    Független, Idéző: 22379943, Kapcsolat: 22379943
  8. Malki S et al. On the packet-switched implementation of a discrete-time CNN. (2004) Megjelent: Proceedings of the EUROMICRO Systems on Digital System Design, DSD 2004 pp. 234-241
    Könyvrészlet/Konferenciaközlemény (Könyvrészlet)/Tudományos[24804746] [Admin láttamozott]
    Független, Idéző: 24804746, Kapcsolat: 22379918
  9. Malki S et al. Neural vision sensors for surface defect detection. (2004) pp. 3155-3160 vol.4
    Egyéb konferenciaközlemény[22379925] [Admin láttamozott]
    Független, Idéző: 22379925, Kapcsolat: 22379925
  10. Malki Suleyman. Image stream processing on a packet-switched discrete-time CNN. (2004) Megjelent: Proceedings of the 16th Belgium-Netherlands Conference on Artificial Intelligence pp. 333-334
    Egyéb konferenciaközlemény[22379930] [Admin láttamozott]
    Független, Idéző: 22379930, Kapcsolat: 22379930
  11. Suleyman Malki. An exploration of digital CNN implementations. (2004) Megjelent: Proc. of 4th Swedish Systems on Chip Conference
    Egyéb konferenciaközlemény[22379936] [Admin láttamozott]
    Független, Idéző: 22379936, Kapcsolat: 22379936
  12. Spaanenburg L. Embedded Sensory Systems Based on Topographic Maps. (2003) Megjelent: Proceedings of the 4th PROGRESS Symposium on Embedded Systems Nieuwegein The Netherlands STW Technology Foundation, 2003 pp. 232-237
    Egyéb konferenciaközlemény[22379917] [Nyilvános]
    Független, Idéző: 22379917, Kapcsolat: 22379917
  13. Malki S et al. CNN image processing on a Xilinx Virtex-II 6000. (2003) Megjelent: Proceedings of the 16th European Conference on Circuit Theory and Design, ECCTD'03: Vol. 3 pp. 261-264
    Egyéb konferenciaközlemény/Konferenciaközlemény (Egyéb konferenciaközlemény)[10280215] [Admin láttamozott]
    Független, Idéző: 10280215, Kapcsolat: 10280215
Nagy Z et al. Configurable multi-layer CNN-UM emulator on FPGA using distributed arithmetic. (2002) Megjelent: 9th IEEE International Conference on Electronics, Circuits and Systems (ICES 2002) pp. 1251-1254, 163101
Könyvrészlet/Konferenciaközlemény (Könyvrészlet)/Tudományos[163101]
  1. Martínez J Javier et al. A scalable CNN architecture and its application to short exposure stellar images processing on a HPRC. (2015) NEUROCOMPUTING 0925-2312 151 1 91-100
    Folyóiratcikk/Szakcikk (Folyóiratcikk)/Tudományos[24337064] [Nyilvános]
    Független, Idéző: 24337064, Kapcsolat: 24337064
  2. Javier Martínez et al. An efficient and expandable hardware implementation of multilayer cellular neural networks. (2012) NEUROCOMPUTING 0925-2312
    Folyóiratcikk[22934382] [Admin láttamozott]
    Független, Idéző: 22934382, Kapcsolat: 22934382
  3. Albo-Canals J et al. An efficient FPGA implementation of a DT-CNN for small image gray-scale pre-processing. (2009) Megjelent: Circuit Theory and Design, 2009. ECCTD 2009. European Conference on pp. 839-842
    Egyéb konferenciaközlemény[22378726] [Admin láttamozott]
    Független, Idéző: 22378726, Kapcsolat: 22378726
  4. Martinez JJ et al. A retinomorphic architecture based on discrete-time cellular neural networks using reconfigurable computing. (2008) NEUROCOMPUTING 0925-2312 71 4–6 766-775
    Folyóiratcikk/Szakcikk (Folyóiratcikk)/Tudományos[20551458] [Nyilvános]
    Független, Idéző: 20551458, Kapcsolat: 22378727
Nagy Z et al. Configurable multi-layer CNN-UM emulator on FPGA. (2003) IEEE TRANSACTIONS ON CIRCUITS AND SYSTEMS I - FUNDAMENTAL THEORY AND APPLICATIONS 1057-7122 1549-8328 50 6 774-778, 163670
Folyóiratcikk/Szakcikk (Folyóiratcikk)/Tudományos[163670]
  1. Radvanyi Mihaly et al. Peeling off image layers on topographic architectures. (2020) PATTERN RECOGNITION LETTERS 0167-8655 135 50-56
    Folyóiratcikk/Szakcikk (Folyóiratcikk)/Tudományos[31306422] [Egyeztetett]
    Független, Idéző: 31306422, Kapcsolat: 29123381
  2. Erokhin Victor. Memristive Devices for Neuromorphic Applications: Comparative Analysis. (2020) BIONANOSCIENCE 2191-1630 2191-1649 10 4 834-847
    Folyóiratcikk/Szakcikk (Folyóiratcikk)/Tudományos[31687748] [Egyeztetett]
    Független, Idéző: 31687748, Kapcsolat: 29562839
  3. Zhang Rui-Yuan et al. Measuring maternal body composition by biomedical impedance can predict risk for gestational diabetes mellitus: a retrospective study among 22,223 women. (2020) JOURNAL OF MATERNAL-FETAL & NEONATAL MEDICINE 1476-7058 1476-4954
    Folyóiratcikk/Szakcikk (Folyóiratcikk)/Tudományos[31416515] [Egyeztetett]
    Független, Idéző: 31416515, Kapcsolat: 29123380
  4. Ghomi Andisheh et al. Design of a new CMOS Low-Power Analogue Neuron. (2018) IETE JOURNAL OF RESEARCH 0377-2063 0974-780X 64 1 67-75
    Folyóiratcikk/Szakcikk (Folyóiratcikk)/Tudományos[27522664] [Egyeztetett]
    Független, Idéző: 27522664, Kapcsolat: 27522664
  5. Sanchez Justin et al. A Reconfigurable Streaming Processor for Real-Time Low-Power Execution of Convolutional Neural Networks at the Edge. (2018) Megjelent: EDGE COMPUTING - EDGE 2018 pp. 49-64
    Könyvrészlet/Tudományos[30462856] [Egyeztetett]
    Független, Idéző: 30462856, Kapcsolat: 27891982
  6. Müller Jens et al. An Improved Cellular Nonlinear Network Architecture for Binary and Grayscale Image Processing. (2018) IEEE TRANSACTIONS ON CIRCUITS AND SYSTEMS II-EXPRESS BRIEFS 1549-7747 1558-3791 65 8 1084-1088
    Folyóiratcikk/Szakcikk (Folyóiratcikk)/Tudományos[27522821] [Nyilvános]
    Független, Idéző: 27522821, Kapcsolat: 27522662
  7. Vasudevan Dilip et al. CASPER - Configurable Design Space Exploration of Programmable Architectures for Machine Learning using Beyond Moore Devices. (2017) IEEE INTERNATIONAL SYMPOSIUM ON NANOSCALE ARCHITECTURES 2327-8218 x Newport 117-118
    Folyóiratcikk/Konferenciaközlemény (Folyóiratcikk)/Tudományos[27270834] [Nyilvános]
    Független, Idéző: 27270834, Kapcsolat: 27270834
  8. Muehlbacher-Karrer Stephan et al. A Driver State Detection System-Combining a Capacitive Hand Detection Sensor With Physiological Sensors. (2017) IEEE TRANSACTIONS ON INSTRUMENTATION AND MEASUREMENT 0018-9456 1557-9662 66 Catania 624-636
    Folyóiratcikk/Szakcikk (Folyóiratcikk)/Tudományos[26557451] [Nyilvános]
    Független, Idéző: 26557451, Kapcsolat: 26534994
  9. Mayadagli Tuba Celik et al. A CNN BASED ROTATION INVARIANT FINGERPRINT RECOGNITION SYSTEM. (2017) Istanbul University-Journal of Electrical and Electronics Engineering 1303-0914 17 2 x-x
    Folyóiratcikk/Szakcikk (Folyóiratcikk)/Tudományos[26889886] [Nyilvános]
    Független, Idéző: 26889886, Kapcsolat: 26889886
  10. Haj Mosa A et al. Soft Radial Basis Cellular Neural Network (SRB-CNN) based robust low-cost truck detection using a single presence detection sensor. (2016) TRANSPORTATION RESEARCH PART C-EMERGING TECHNOLOGIES 0968-090X 73 105-127
    Folyóiratcikk/Szakcikk (Folyóiratcikk)/Tudományos[26260656] [Nyilvános]
    Független, Idéző: 26260656, Kapcsolat: 26380367
  11. Müller Jens et al. NEROvideo: a general-purpose CNN-UM video processing system. (2016) JOURNAL OF REAL-TIME IMAGE PROCESSING 1861-8200 12 4 763-774
    Folyóiratcikk/Szakcikk (Folyóiratcikk)/Tudományos[26380368] [Nyilvános]
    Független, Idéző: 26380368, Kapcsolat: 26380368
  12. Müller Jens et al. A Cellular Network Architecture With Polynomial Weight Functions. (2016) IEEE TRANSACTIONS ON VERY LARGE SCALE INTEGRATION (VLSI) SYSTEMS 1063-8210 24 1 353-357
    Folyóiratcikk/Szakcikk (Folyóiratcikk)/Tudományos[25774695] [Nyilvános]
    Független, Idéző: 25774695, Kapcsolat: 25517471
  13. Bakhtiary AH et al. Speeding Up Neural Networks for Large Scale Classification using WTA Hashing. (2015) FRONTIERS IN ARTIFICIAL INTELLIGENCE AND APPLICATIONS 0922-6389 1879-8314 277 173-182
    Folyóiratcikk/Tudományos[25517482] [Admin láttamozott]
    Független, Idéző: 25517482, Kapcsolat: 25517482
  14. Martínez J Javier et al. A scalable CNN architecture and its application to short exposure stellar images processing on a HPRC. (2015) NEUROCOMPUTING 0925-2312 151 1 91-100
    Folyóiratcikk/Szakcikk (Folyóiratcikk)/Tudományos[24337064] [Nyilvános]
    Független, Idéző: 24337064, Kapcsolat: 24337370
  15. Borgese Gianluca et al. Reconfigurable Implementation of a CNN-UM Platform for Fast Dynamical Systems Simulation. (2014) Megjelent: Applications in Electronics Pervading Industry, Environment and Society pp. 85-101
    Könyvrészlet[24337366] [Admin láttamozott]
    Független, Idéző: 24337366, Kapcsolat: 24337366
  16. Radvanyi M et al. Locating Pattern Groups in Segmented Color Images. (2014) INTERNATIONAL WORKSHOP ON CELLULAR NANOSCALE NETWORKS AND THEIR APPLICATIONS 2165-0160 2165-0179
    Folyóiratcikk/Konferenciaközlemény (Folyóiratcikk)/Tudományos[24802602] [Admin láttamozott]
    Független, Idéző: 24802602, Kapcsolat: 24802602
  17. Yildiz Nerhun et al. Design of a Third Generation Real-Time Cellular Neural Network Emulator. (2014) INTERNATIONAL WORKSHOP ON CELLULAR NANOSCALE NETWORKS AND THEIR APPLICATIONS 2165-0160 2165-0179
    Folyóiratcikk/Konferenciaközlemény (Folyóiratcikk)/Tudományos[24802603] [Admin láttamozott]
    Független, Idéző: 24802603, Kapcsolat: 24802603
  18. Yildiz N et al. Architecture of a Fully Pipelined Real-Time Cellular Neural Network Emulator. (2014) IEEE TRANSACTIONS ON CIRCUITS AND SYSTEMS I-REGULAR PAPERS 1549-8328 1558-0806 50 6 774-778
    Folyóiratcikk[24337369] [Admin láttamozott]
    Független, Idéző: 24337369, Kapcsolat: 24337369
  19. Mueller Jens et al. A new high-speed real-time video processing platform. (2014) INTERNATIONAL WORKSHOP ON CELLULAR NANOSCALE NETWORKS AND THEIR APPLICATIONS 2165-0160 2165-0179
    Folyóiratcikk/Konferenciaközlemény (Folyóiratcikk)/Tudományos[24802604] [Admin láttamozott]
    Független, Idéző: 24802604, Kapcsolat: 24802604
  20. Fernández García. Split and Shift Methodology: Overcoming Hardware Limitations on Cellular Processor Arrays for Image Processing. (2013)
    Folyóiratcikk[24337372] [Admin láttamozott]
    Független, Idéző: 24337372, Kapcsolat: 24337372
  21. Palazzo S et al. Space-Varying Templates for Real-Time Applications of Cellular Nonlinear Networks to Pattern Recognition in Nuclear Fusion. (2013) IEEE TRANSACTIONS ON PLASMA SCIENCE 0093-3813 47 9 2516-2526
    Folyóiratcikk/Sokszerzős vagy csoportos szerzőségű szakcikk (Folyóiratcikk)/Tudományos[2441574] [Nyilvános]
    Független, Idéző: 2441574, Kapcsolat: 23853221
  22. Mueller J et al. SIGNAL PROCESSING PLATFORM BASED ON CELLULAR NONLINEAR NETWORKS. (2013) Megjelent: RECENT ADVANCES IN PREDICTING AND PREVENTING EPILEPTIC SEIZURES pp. 215-227
    Könyvrészlet/Konferenciaközlemény (Könyvrészlet)/Tudományos[24803955] [Nyilvános]
    Független, Idéző: 24803955, Kapcsolat: 24802605
  23. Müller J et al. Signal processing platform based on cellular nonlinear networks. (2013) Megjelent: Recent Advance in Predicting and Preventing Epileptic Sezures pp. 215-227
    Könyvrészlet/Könyvfejezet (Könyvrészlet)/Tudományos[26081910] [Admin láttamozott]
    Független, Idéző: 26081910, Kapcsolat: 26081910
  24. Braunschweig R et al. NERO mastering 300k CNN cells. (2013) Megjelent: 2013 European Conference on Circuit Theory and Design, ECCTD 2013
    Könyvrészlet/Konferenciaközlemény (Könyvrészlet)/Tudományos[24205613] [Admin láttamozott]
    Független, Idéző: 24205613, Kapcsolat: 24205613
  25. Blug A et al. Inspecting rapidly moving surfaces for small defects using CNN cameras. (2013) Megjelent: Videometrics, Range Imaging, and Applications XII
    Könyvrészlet/Konferenciaközlemény (Könyvrészlet)/Tudományos[24205614] [Admin láttamozott]
    Független, Idéző: 24205614, Kapcsolat: 24205614
  26. Roska T. FROM CNN DYNAMICS TO CELLULAR WAVE COMPUTERS. (2013)
    Egyéb/Tudományos[26298631] [Admin láttamozott]
    Független, Idéző: 26298631, Kapcsolat: 25517472
  27. Roska Tamas. From CNN Dynamics to Cellular Wave Computers. (2013) Megjelent: Chaos, CNN, memristors and beyond pp. 41-56
    Könyvrészlet/Szaktanulmány (Könyvrészlet)/Tudományos[2396597] []
    Független, Idéző: 2396597, Kapcsolat: 26081911
  28. Borgese Gianluca et al. FPGA-Based Distributed Computing Microarchitecture for Complex Physical Dynamics Investigation. (2013) IEEE TRANSACTIONS ON NEURAL NETWORKS AND LEARNING SYSTEMS 2162-237X 2162-2388 24 9 1390-1399
    Folyóiratcikk/Szakcikk (Folyóiratcikk)/Tudományos[24803960] [Nyilvános]
    Független, Idéző: 24803960, Kapcsolat: 23853222
  29. Nieto Lareo. Dynamically reconfigurable architecture for embedded computer vision systems. (2013)
    Folyóiratcikk[24337374] [Admin láttamozott]
    Független, Idéző: 24337374, Kapcsolat: 24337374
  30. Radvanyi M et al. Autonomous detection of information patterns through hierarchical peeling. (2013) Megjelent: 2013 European Conference on Circuit Theory and Design, ECCTD 2013
    Könyvrészlet/Konferenciaközlemény (Könyvrészlet)/Tudományos[24205616] [Admin láttamozott]
    Független, Idéző: 24205616, Kapcsolat: 24205616
  31. Radvanyi M. Autonomous detection of information patterns through hierarchical peeling. (2013) Megjelent: Circuit Theory and Design (ECCTD), 2013 European Conference on pp. 1-4
    Egyéb konferenciaközlemény[24337375] [Admin láttamozott]
    Független, Idéző: 24337375, Kapcsolat: 24337375
  32. Martinez JJ et al. An efficient and expandable hardware implementation of multilayer cellular neural networks. (2013) NEUROCOMPUTING 0925-2312 114 54-62
    Folyóiratcikk[23853223] [Admin láttamozott]
    Független, Idéző: 23853223, Kapcsolat: 23853223
  33. Tukel Mehmet et al. Nonlinear Spatio-temporal Wave Computing for Real-time Applications on GPU. (2012) Megjelent: International Workshop on Cellular Nanoscale Networks and their Applications
    Egyéb konferenciaközlemény/Tudományos[24802607] [Admin láttamozott]
    Független, Idéző: 24802607, Kapcsolat: 24802607
  34. Tükel M et al. Nonlinear spatio-temporal wave computing for real-time applications on GPU. (2012) Megjelent: 2012 13th International Workshop on Cellular Nanoscale Networks and their Applications (CNNA) pp. 1-5
    Könyvrészlet/Konferenciaközlemény (Könyvrészlet)/Tudományos[23868898] [Admin láttamozott]
    Független, Idéző: 23868898, Kapcsolat: 22935901
  35. Murari A et al. Latest developments in image processing for the next generation of devices with a view on DEMO. (2012) FUSION ENGINEERING AND DESIGN 0920-3796 87 12 2116-2119
    Folyóiratcikk/Szakcikk (Folyóiratcikk)/Tudományos[22935897] [Nyilvános]
    Független, Idéző: 22935897, Kapcsolat: 22935897
  36. Albo-Canals J et al. Implementing Time-Derivative CNNs on a Xilinx Spartan FPGA. (2012) Megjelent: 2012 13th International Workshop on Cellular Nanoscale Networks and their Applications (CNNA) pp. 1-4
    Könyvrészlet/Konferenciaközlemény (Könyvrészlet)/Tudományos[23585460] [Admin láttamozott]
    Független, Idéző: 23585460, Kapcsolat: 22937242
  37. Spaanenburg Lambert et al. Digital Neural Networks for New Media. (2012) Megjelent: Chips 2020 pp. 331-365-365
    Könyvrészlet/Könyvfejezet (Könyvrészlet)/Tudományos[24338168] [Nyilvános]
    Független, Idéző: 24338168, Kapcsolat: 22933434
  38. Spaanenburg L et al. Digital Neural Networks for New Media. (2012) Chips 2020 331-365
    Folyóiratcikk[22937221] [Admin láttamozott]
    Független, Idéző: 22937221, Kapcsolat: 22937221
  39. Muller J et al. CESAR: Emulating Cellular Networks on FPGA. (2012) Megjelent: 2012 13th International Workshop on Cellular Nanoscale Networks and their Applications (CNNA) pp. 1-5
    Könyvrészlet/Konferenciaközlemény (Könyvrészlet)/Tudományos[22935881] [Admin láttamozott]
    Független, Idéző: 22935881, Kapcsolat: 24802609
  40. Albó Canals J. Cellular Nonlinear Networks: optimized implementation on FPGA and applications to robotics. (2012)
    Disszertáció/PhD (Disszertáció)/Tudományos[22937245] [Admin láttamozott]
    Független, Idéző: 22937245, Kapcsolat: 22937245
  41. Senger V et al. Ion beam analysis based on cellular nonlinear networks. (2011) Advances in Radio Science 1684-9965 9 131-134
    Folyóiratcikk/Tudományos[24205618] [Admin láttamozott]
    Független, Idéző: 24205618, Kapcsolat: 24205618
  42. Martínez JJ et al. Implementation of a CNN-based retinomorphic model on a high performance reconfigurable computer. (2011) NEUROCOMPUTING 0925-2312 74 8 1290-1297
    Folyóiratcikk/Szakcikk (Folyóiratcikk)/Tudományos[24068863] [Nyilvános]
    Független, Idéző: 24068863, Kapcsolat: 22617991
  43. Roska T et al. Applications of the virtual cellular machine to many-core processors. (2011) Megjelent: 2011 IEEE International Symposium of Circuits and Systems, ISCAS 2011 pp. 1536-1539
    Könyvrészlet/Konferenciaközlemény (Könyvrészlet)/Tudományos[1878358] [Egyeztetett]
    Független, Idéző: 1878358, Kapcsolat: 22617992
  44. Martínez-Álvarez JJ et al. An expandable hardware platform for implementation of CNN-based applications. (2011) LECTURE NOTES IN COMPUTER SCIENCE 0302-9743 1611-3349 6687 PART 2 195-204
    Folyóiratcikk/Szakcikk (Folyóiratcikk)/Tudományos[24205620] [Nyilvános]
    Független, Idéző: 24205620, Kapcsolat: 24205620
  45. Mueller Jens et al. A new Cellular Nonlinear Network emulation on FPGA for EEG signal processing in epilepsy. (2011) PROCEEDINGS OF SPIE - THE INTERNATIONAL SOCIETY FOR OPTICAL ENGINEERING 0277-786X 1996-756X 8068
    Folyóiratcikk[22617994] [Admin láttamozott]
    Független, Idéző: 22617994, Kapcsolat: 22617994
  46. Zarándy Á. Anatomy of the focal-plane sensor-processor arrays. (2011) Megjelent: Focal-plane sensor-processor chips pp. 1-15
    Könyvrészlet/Szaktanulmány (Könyvrészlet)/Tudományos[1878359] [Egyeztetett]
    Független, Idéző: 1878359, Kapcsolat: 22617993
  47. Yu SN et al. A Configurable Digital Cellular Neural Network with Template Decomposition. (2011) CIRCUITS SYSTEMS AND SIGNAL PROCESSING 0278-081X 1531-5878 30 3 463-482
    Folyóiratcikk[24096589] [Admin láttamozott]
    Független, Idéző: 24096589, Kapcsolat: 22617995
  48. Zarándy Á et al. 2D operators on topographic and non-topographic architectures-implementation, efficiency analysis, and architecture selection methodology.. (2011) INTERNATIONAL JOURNAL OF CIRCUIT THEORY AND APPLICATIONS 0098-9886 1097-007X 39 10 983-1005
    Folyóiratcikk/Szakcikk (Folyóiratcikk)/Tudományos[1878363] [Egyeztetett]
    Független, Idéző: 1878363, Kapcsolat: 22617996
  49. Gao ST. The Applications of Distributed Embedded System Based on Multi-FPGA in Real Time Video. (2010) ADVANCED MATERIALS RESEARCH 1022-6680 1662-8985 121-122 687-692
    Folyóiratcikk/Szakcikk (Folyóiratcikk)/Tudományos[22379467] [Nyilvános]
    Független, Idéző: 22379467, Kapcsolat: 22617997
  50. Zarándy Á et al. Low-power processor array design strategy for solving computationally intensive 2D topographic problems. (2010) Megjelent: Cellular nanoscale sensory wave computing pp. 215-245
    Könyvrészlet/Szaktanulmány (Könyvrészlet)/Tudományos[1454601] [Egyeztetett]
    Független, Idéző: 1454601, Kapcsolat: 22617998
  51. Murari A et al. Innovative signal processing and data analysis methods on JET for control in the perspective of next-step devices. (2010) NUCLEAR FUSION 0029-5515 1741-4326 50 5
    Folyóiratcikk/Sokszerzős vagy csoportos szerzőségű szakcikk (Folyóiratcikk)/Tudományos[1451428] [Nyilvános]
    Független, Idéző: 1451428, Kapcsolat: 22617999
  52. Palazzo S et al. Image processing with cellular nonlinear networks implemented on field-programmable gate arrays for real-time applications in nuclear fusion. (2010) REVIEW OF SCIENTIFIC INSTRUMENTS 0034-6748 1089-7623 81 8
    Folyóiratcikk/Sokszerzős vagy csoportos szerzőségű szakcikk (Folyóiratcikk)/Tudományos[1451413] [Nyilvános]
    Független, Idéző: 1451413, Kapcsolat: 22618000
  53. Lehnertz K et al. Epilepsy. (2010) Megjelent: Reviews of Nonlinear Dynamics and Complexity pp. 159-200
    Könyvrészlet/Könyvfejezet (Könyvrészlet)/Tudományos[26436574] [Nyilvános]
    Független, Idéző: 26436574, Kapcsolat: 24205621
  54. Misra J et al. Artificial neural networks in hardware: A survey of two decades of progress. (2010) NEUROCOMPUTING 0925-2312 74 1-3 239-255
    Folyóiratcikk/Szakcikk (Folyóiratcikk)/Tudományos[22618001] [Nyilvános]
    Független, Idéző: 22618001, Kapcsolat: 22618001
  55. Tukel M et al. A new architecture for Cellular Neural Network on reconfigurable hardware with an advance memory allocation method. (2010) Megjelent: 2010 12th International Workshop on Cellular Nanoscale Networks and their Applications, CNNA 2010
    Könyvrészlet/Konferenciaközlemény (Könyvrészlet)/Tudományos[23844280] [Admin láttamozott]
    Független, Idéző: 23844280, Kapcsolat: 24205622
  56. Yu Sung-Nien et al. An efficient paradigm for wavelet-based image processing using cellular neural networks. (2010) INTERNATIONAL JOURNAL OF CIRCUIT THEORY AND APPLICATIONS 0098-9886 1097-007X 38 5 527-542
    Folyóiratcikk[22618109] [Admin láttamozott]
    Független, Idéző: 22618109, Kapcsolat: 22618002
  57. Martinez-Alvarez J J et al. A multi-FPGA distributed embedded system for the emulation of Multi-Layer CNNs in real time video applications. (2010) Megjelent: 2010 12th International Workshop on Cellular Nanoscale Networks and their Applications, CNNA 2010 pp. 1-5
    Könyvrészlet/Konferenciaközlemény (Könyvrészlet)/Tudományos[22379464] [Admin láttamozott]
    Független, Idéző: 22379464, Kapcsolat: 24205623
  58. Javier Martinez-Alvarez et al. Using Reconfigurable Supercomputers and C-to-Hardware Synthesis for CNN Emulation. (2009) LECTURE NOTES IN ARTIFICIAL INTELLIGENCE 0302-9743 5602 244-253
    Folyóiratcikk[22618003] [Admin láttamozott]
    Független, Idéző: 22618003, Kapcsolat: 22618003
  59. Rák Á et al. Stochastic bitstream-based CNN and its implementation on FPGA. (2009) INTERNATIONAL JOURNAL OF CIRCUIT THEORY AND APPLICATIONS 0098-9886 1097-007X 37 4 587-612
    Folyóiratcikk/Szakcikk (Folyóiratcikk)/Tudományos[1332719] [Nyilvános]
    Független, Idéző: 1332719, Kapcsolat: 22618004
  60. Soos BG et al. GPU Boosted CNN Simulator Library for Graphical Flow-Based Programmability. (2009) EURASIP JOURNAL ON ADVANCES IN SIGNAL PROCESSING 1687-6172 1687-6180
    Folyóiratcikk/Szakcikk (Folyóiratcikk)/Tudományos[21363856] [Nyilvános]
    Független, Idéző: 21363856, Kapcsolat: 22618008
  61. Yu Sung-Nien et al. Emulation of Salamander Retina with Multi layer Neural Network. (2009) Megjelent: ISCAS: 2009 IEEE INTERNATIONAL SYMPOSIUM ON CIRCUITS AND SYSTEMS, VOLS 1-5 pp. 2902-2905
    Könyvrészlet[22618010] [Admin láttamozott]
    Független, Idéző: 22618010, Kapcsolat: 22618010
  62. Yu S-N et al. Emulation of salamander retina with multilayer neural network. (2009) Megjelent: 2009 IEEE International Symposium on Circuits and Systems, ISCAS 2009 pp. 2902-2905
    Könyvrészlet/Konferenciaközlemény (Könyvrészlet)/Tudományos[24205625] [Admin láttamozott]
    Független, Idéző: 24205625, Kapcsolat: 24205625
  63. CHEN Rui. Design of bionic eyes based on digital CNN and biological vision. (2009) APPLICATION OF ELECTRONIC TECHNIQUE 0258-7998 35 7 84-87
    Folyóiratcikk[22618011] [Admin láttamozott]
    Független, Idéző: 22618011, Kapcsolat: 22618011
  64. Yeniceri Ramazan et al. An Emulated Digital Wave Computer Core Implementation. (2009) Megjelent: 2009 EUROPEAN CONFERENCE ON CIRCUIT THEORY AND DESIGN, VOLS 1 AND 2 pp. 831-834
    Könyvrészlet[22618013] [Admin láttamozott]
    Független, Idéző: 22618013, Kapcsolat: 22618013
  65. Diaz Resco Cesar et al. A Digital Cellular-Based System for Retinal Vessel-Tree Extraction. (2009) Megjelent: 2009 EUROPEAN CONFERENCE ON CIRCUIT THEORY AND DESIGN, VOLS 1 AND 2 pp. 835-838
    Könyvrészlet[22618014] [Admin láttamozott]
    Független, Idéző: 22618014, Kapcsolat: 22618014
  66. Dogaru Radu. Systematic Design for Emergence in Cellular Nonlinear Networks. (2008) ISBN:9783540768005
    Könyv[22379906] [Admin láttamozott]
    Független, Idéző: 22379906, Kapcsolat: 22379906
  67. Nieto A et al. SIMD Array on FPGA for B/W Image Processing. (2008) Megjelent: 2008 11TH INTERNATIONAL WORKSHOP ON CELLULAR NEURAL NETWORKS AND THEIR APPLICATIONS pp. 202-207
    Könyvrészlet[22618017] [Admin láttamozott]
    Független, Idéző: 22618017, Kapcsolat: 22618017
  68. Ho Tze-Yui et al. Parallelization of cellular neural networks on GPU. (2008) PATTERN RECOGNITION 0031-3203 41 8 2684-2692
    Folyóiratcikk/Szakcikk (Folyóiratcikk)/Tudományos[24804140] [Nyilvános]
    Független, Idéző: 24804140, Kapcsolat: 10280805
  69. Pazienza GE et al. Optimized Cellular Neural Network Universal Machine emulation on FPGA. (2008) Megjelent: European Conference on Circuit Theory and Design 2007, ECCTD 2007 pp. 815-818
    Könyvrészlet/Konferenciaközlemény (Könyvrészlet)/Tudományos[24071849] [Admin láttamozott]
    Független, Idéző: 24071849, Kapcsolat: 22379897
  70. Dogaru R. Applications of emergent phenomena. (2008) STUDIES IN COMPUTATIONAL INTELLIGENCE 1860-949X 1860-9503 95 133-163
    Folyóiratcikk/Tudományos[24068071] [Admin láttamozott]
    Független, Idéző: 24068071, Kapcsolat: 24205626
  71. Yeniçeri R et al. An implementation of 2D locally coupled relaxation oscillators on an FPGA for real-time autowave generation. (2008) Megjelent: 2008 11th international workshop on cellular neural networks and their applications pp. 29-33
    Könyvrészlet/Konferenciaközlemény (Könyvrészlet)/Tudományos[24070531] [Admin láttamozott]
    Független, Idéző: 24070531, Kapcsolat: 22618023
  72. Zarándy Á et al. Analysis of 2D operators on topographic and non-topographic processor architectures. (2008) Megjelent: 2008 11th international workshop on cellular neural networks and their applications pp. 57-62
    Könyvrészlet/Konferenciaközlemény (Könyvrészlet)/Tudományos[165779] [Egyeztetett]
    Független, Idéző: 165779, Kapcsolat: 22618021
  73. Ip Henry M et al. Analog V1 Platforms. (2008) Megjelent: NEXT GENERATION ARTIFICIAL VISION SYSTEMS: REVERSE ENGINEERING THE HUMAN VISUAL SYSTEM pp. 335-366
    Könyvrészlet[22618022] [Admin láttamozott]
    Független, Idéző: 22618022, Kapcsolat: 22618022
  74. Pazienza GE et al. Robot vision with cellular neural networks: A practical implementation of new algorithms. (2007) INTERNATIONAL JOURNAL OF CIRCUIT THEORY AND APPLICATIONS 0098-9886 1097-007X 35 4 449-462
    Folyóiratcikk[21363903] [Admin láttamozott]
    Független, Idéző: 21363903, Kapcsolat: 10280807
  75. Duren RW et al. Real-time neural network inversion on the SRC-6e reconfigurable computer. (2007) IEEE TRANSACTIONS ON NEURAL NETWORKS 1045-9227 1941-0093 2162-237X 18 3 889-901
    Folyóiratcikk[10280814] [Admin láttamozott]
    Független, Idéző: 10280814, Kapcsolat: 10280814
  76. Martinez-Alvarez JJ et al. High performance implementation of an FPGA-based sequential DT-CNN. (2007) Megjelent: 2nd International Work-Conference on the Interplay Between Natural and Artificial Computation pp. 1-9
    Könyvrészlet[10280810] [Admin láttamozott]
    Független, Idéző: 10280810, Kapcsolat: 10280810
  77. Krug D et al. Estimating nonlinear interdependences in dynamical systems using cellular nonlinear networks. (2007) PHYSICAL REVIEW E - STATISTICAL, NONLINEAR AND SOFT MATTER PHYSICS (2001-2015) 1539-3755 1550-2376 2470-0053 2470-0045 76 4 p. 041916
    Folyóiratcikk/Szakcikk (Folyóiratcikk)[10280812] [Admin láttamozott]
    Független, Idéző: 10280812, Kapcsolat: 10280812
  78. Martinez-Alvarez J et al. Discrete-time cellular neural networks in FPGA. (2007) Megjelent: FCCM 2007: 15TH ANNUAL IEEE SYMPOSIUM ON FIELD-PROGRAMMABLE CUSTOM COMPUTING MACHINES, PROCEEDINGS pp. 293-294
    Könyvrészlet[22618026] [Admin láttamozott]
    Független, Idéző: 22618026, Kapcsolat: 22618026
  79. Tetzlaff R. Cellular nonlinear networks: Applications in information technology. (2007) Advances in Radio Science 1684-9965 5 231-239
    Folyóiratcikk/Tudományos[27619536] [Admin láttamozott]
    Független, Idéző: 27619536, Kapcsolat: 22379894
2021-04-22 17:02