
Die Arbeit entwickelt eine neuartige SRAM-Architektur, die lokale differenzielle Privatsphäre durch Ausnutzung der inhärenten Rauschcharakteristiken des Speichers erreicht. Dadurch werden gleichzeitig Datenschutz, Energieeffizienz und Systemleistung verbessert.


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Hardwarebasierte Differenzielle Privatsphäre durch Ausnutzung der inhärenten Rauschcharakteristiken von SRAM-Speicher


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Ein Ansatz zur Überwindung der Auswirkungen von Bauelementschwankungen auf die Genauigkeit von FeFET-basierten In-Memory-KI-Systemen durch Einbindung von Bauelementschwankungsinformationen in ein Bayessches neuronales Netzwerk.


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Robuste FeFET-basierte In-Memory-Berechnungen durch Nutzung probabilistischen Tiefenlernens zur Überwindung von Variationen
