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Low-Power Supply Circuit Using Off-Chip Resonant Circuit for Adiabatic Logic
Low-Power Supply Circuit Using Off-Chip Resonant Circuit for Adiabatic Logic
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Low-Power Supply Circuit Using Off-Chip Resonant Circuit for Adiabatic Logic

TAKAHASHI, YASUHIRO ; SATO, HISAO

Electronics and communications in Japan, 2015-03, Vol.98 (3), p.1-8

Blackwell Publishing Ltd

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2
Decision and optimization problems in the unreliable-circuit logic
Decision and optimization problems in the unreliable-circuit logic
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Decision and optimization problems in the unreliable-circuit logic

Rasga, J. ; Sernadas, C. ; Mateus, P. ; Sernadas, A.

Logic journal of the IGPL, 2017-06, Vol.25 (3), p.283-308 [Periódico revisado por pares]

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3
A relational approach to functional decomposition of logic circuits
A relational approach to functional decomposition of logic circuits
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A relational approach to functional decomposition of logic circuits

Lee, Tony ; Ye, Tong

ACM transactions on database systems, 2011-05, Vol.36 (2), p.1-30 [Periódico revisado por pares]

New York, NY: ACM

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4
Comprehensive and Comparative Analysis of QCA-based Circuit Designs for Next-generation Computation
Comprehensive and Comparative Analysis of QCA-based Circuit Designs for Next-generation Computation
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Comprehensive and Comparative Analysis of QCA-based Circuit Designs for Next-generation Computation

Jain, Vaibhav ; Sharma, Devendra Kumar ; Gaur, Hari Mohan ; Singh, Ashutosh Kumar ; Wen, Xiaoqing

ACM computing surveys, 2024-05, Vol.56 (5), p.1-36, Article 120 [Periódico revisado por pares]

New York, NY: ACM

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A relational approach to functional decomposition of logic circuits
A relational approach to functional decomposition of logic circuits
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A relational approach to functional decomposition of logic circuits

Lee, Tony T ; Ye, Tong

ACM transactions on database systems, 2011-05, Vol.36 (2) [Periódico revisado por pares]

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6
Hardware Approximate Techniques for Deep Neural Network Accelerators: A Survey
Hardware Approximate Techniques for Deep Neural Network Accelerators: A Survey
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Hardware Approximate Techniques for Deep Neural Network Accelerators: A Survey

Armeniakos, Giorgos ; Zervakis, Georgios ; Soudris, Dimitrios ; Henkel, Jörg

ACM computing surveys, 2022-11, Vol.55 (4), p.1-36, Article 83 [Periódico revisado por pares]

New York, NY: ACM

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7
Enhancing security in QCA-based circuits using optimal key gate placement
Enhancing security in QCA-based circuits using optimal key gate placement
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Enhancing security in QCA-based circuits using optimal key gate placement

Amutha, M. ; Kavitha, K. R.

International journal of information security, 2024-06, Vol.23 (3), p.2395-2405 [Periódico revisado por pares]

Berlin/Heidelberg: Springer Berlin Heidelberg

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Design of a Web-based Java Applet for Conceptual Learning in Digital Logic Circuits and its Student Satisfaction Survey
Design of a Web-based Java Applet for Conceptual Learning in Digital Logic Circuits and its Student Satisfaction Survey
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Design of a Web-based Java Applet for Conceptual Learning in Digital Logic Circuits and its Student Satisfaction Survey

Kim, Dong-Sik ; Choi, Kwan-Sun ; Lee, Sun-Heum ; Chung, Hye-Kyung

인터넷정보학회논문지, 2015, 16(4), , pp.61-70

한국인터넷정보학회

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9
Interlocking problems in disassembly sequence planning
Interlocking problems in disassembly sequence planning
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Interlocking problems in disassembly sequence planning

Wang, Yongjing ; Lan, Feiying ; Liu, Jiayi ; Huang, Jun ; Su, Shizhong ; Ji, Chunqian ; Pham, Duc Truong ; Xu, Wenjun ; Liu, Quan ; Zhou, Zude

International journal of production research, 2021-08, Vol.59 (15), p.4723-4735 [Periódico revisado por pares]

London: Taylor & Francis

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Application of dynamic evidential networks in reliability analysis of complex systems with epistemic uncertainty and multiple life distributions
Application of dynamic evidential networks in reliability analysis of complex systems with epistemic uncertainty and multiple life distributions
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Application of dynamic evidential networks in reliability analysis of complex systems with epistemic uncertainty and multiple life distributions

Mi, Jinhua ; Cheng, Yuhua ; Song, Yufei ; Bai, Libing ; Chen, Kai

Annals of operations research, 2022-04, Vol.311 (1), p.311-333 [Periódico revisado por pares]

New York: Springer US

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