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SoftWare InFrastructure and Technology for High Energy Physics experiments (2020) at Imperial

帝国理工学院高能物理实验软件基础设施和技术 (2020)

基本信息

批准号：
ST/V005936/1
负责人：
Alexander Tapper
金额：
$ 7.28万
依托单位：
Imperial College London
依托单位国家：
英国
项目类别：
Research Grant
财政年份：
2020
资助国家：
英国
起止时间：
2020 至无数据
项目状态：
已结题

来源：
https://gtr.ukri.org/projects?ref=ST%2FV005936%2F1
关键词：
SoftWare InFrastructure Technology Energy Physics

项目摘要

Abstracts are not currently available in GtR for all funded research. This is normally because the abstract was not required at the time of proposal submission, but may be because it included sensitive information such as personal details.

目前，所有资助研究的摘要都不能在GTR中找到。这通常是因为在提交提案时并不需要摘要，但可能是因为它包含了个人详细信息等敏感信息。

项目成果

期刊论文数量（3）

专著数量（0）

科研奖励数量（0）

会议论文数量（0）

专利数量（0）

Demonstration of FPGA Acceleration of Monte Carlo Simulation

蒙特卡罗仿真FPGA加速演示

DOI：
10.1088/1742-6596/2438/1/012023
发表时间：
2023
期刊：
Conference Series
影响因子：
0
作者：
Barbone M
通讯作者：
Barbone M

LL-GNN: Low Latency Graph Neural Networks on FPGAs for High Energy Physics

DOI：
10.1145/3640464
发表时间：
2022-09
期刊：
ACM Transactions on Embedded Computing Systems
影响因子：
2
作者：
Zhiqiang Que;Hongxiang Fan;Marcus Loo;He Li;Michaela Blott;M. Pierini;A. Tapper;W. Luk
通讯作者：
Zhiqiang Que;Hongxiang Fan;Marcus Loo;He Li;Michaela Blott;M. Pierini;A. Tapper;W. Luk

Accelerating Transformer Neural Networks on FPGAs for High Energy Physics Experiments

在 FPGA 上加速 Transformer 神经网络以进行高能物理实验

DOI：
10.1109/icfpt56656.2022.9974463
发表时间：
2022
期刊：
影响因子：
0
作者：
Wojcicki F
通讯作者：
Wojcicki F

DOI：
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发表时间：
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期刊：
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影响因子：
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作者：
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作者：
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作者：
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作者：
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DOI：
10.1051/epjconf/202429511010
发表时间：
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期刊：
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影响因子：
0
作者：
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通讯作者：
Alexander Tapper

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高能物理嵌入式持续学习

DOI：
10.1051/epjconf/202429509014
发表时间：
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影响因子：
0
作者：
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Alexander Tapper

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DOI：
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DOI：
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影响因子：
作者：
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通讯作者：
Jason Hafron