Abstract
In most natural and artificial life systems local unit’s interaction dynamics may result in emergence of global heat problem which may prevent proper functioning of the system. In this work, a general purpose reverse engineering algorithm is proposed to construct minimum heat dissipating automata network design. It is shown that the proposed approach can be successfully used in the design of low-power Test Pattern Generator for Built-In SelfTest architectures.
Sistem İç Dinamiklerinden Kaynaklanan Isınma Sorununun En İyi Çözümü İçin Bir Algoritma ve Uygulaması
Abstract
Doğal ve yapay yaşam sistemlerinde karşılaşılan ve yerel birimlerin dinamiklerinden kaynaklanan global ısınma probleminin çözümü için genel amaçlı bir tersine mühendislik yöntemi önerilmiştir. Özdevinirler ağı modelini kullanan yaklaşımın düşük güç kullanımlı Yerleşik Kendini Sınama - YKS sınama örüntüsü üreteci tasarımında başarı ile uygulanabileceği gösterilmiştir.
Details
| Other ID | JA37GH99UR |
|---|---|
| Journal Section | Makaleler(Araştırma) |
| Authors | |
| Publication Date | June 24, 2016 |
| Published in Issue | Year 2005 Volume: 1 Issue: 1 - Volume: 1 Issue: 1 |
Cite
https://i.creativecommons.org/l/by-nc/4.0Makale Kabulü | |
Çevrimiçi makale yüklemesi yapmak için kullanıcı kayıt/girişini kullanınız. Dergiye gönderilen makalelerin kabul süreci şu aşamalardan oluşmaktadır: 1. Gönderilen her makale ilk aşamada en az iki hakeme gönderilmektedir. 2. Hakem ataması, dergi editörleri tarafından yapılmaktadır. Derginin hakem havuzunda yaklaşık 200 hakem bulunmaktadır ve bu hakemler ilgi alanlarına göre sınıflandırılmıştır. Her hakeme ilgilendiği konuda makale gönderilmektedir. Hakem seçimi menfaat çatışmasına neden olmayacak biçimde yapılmaktadır. 3. Hakemlere gönderilen makalelerde yazar adları kapatılmaktadır. 4. Hakemlere bir makalenin nasıl değerlendirileceği açıklanmaktadır ve aşağıda görülen değerlendirme formunu doldurmaları istenmektedir. 5. İki hakemin olumlu görüş bildirdiği makaleler editörler tarafından benzerlik incelemesinden geçirilir. Makalelerdeki benzerliğin %25’ten küçük olması beklenir. 6. Tüm aşamaları geçmiş olan bir bildiri dil ve sunuş açısından editör tarafından incelenir ve gerekli düzeltme ve iyileştirmeler yapılır. Gerekirse yazarlara durum bildirilir.
|
