DE VITA, ANTONIO

DE VITA, ANTONIO  

Dipartimento di Ingegneria Industriale/DIIN  

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Titolo Data di pubblicazione Autore(i) File
A Bit-Line Voltage Sensing Circuit With Fused Offset Compensation and Cancellation Scheme 1-gen-2019 Licciardo, Gian Domenico; Di Benedetto, Luigi; De Vita, Antonio; Rubino, Alfredo; Femia, Aldo
Comparing Industry Frameworks with Deeply Quantized Neural Networks on Microcontrollers 1-gen-2021 Pau, Danilo; Lattuada, Marco; Loro, Francesco; DE VITA, Antonio; Licciardo, Gian Domenico
Embeddable Circuit for Orientation Independent Processing in Ultra Low-Power Tri-axial Inertial Sensors 1-gen-2020 De Vita, Antonio; Licciardo, Gian Domenico; Femia, Aldo; Di Benedetto, Luigi; Rubino, Alfredo; Pau, Danilo
Highly-accurate binary tiny neural network for low-power human activity recognition 1-gen-2021 De Vita, A.; Pau, D.; Di Benedetto, L.; Rubino, A.; Petrot, F.; Licciardo, G. D.
Low Power Tiny Binary Neural Network with improved accuracy in Human Recognition Systems 1-gen-2020 De Vita, A.; Pau, D.; Di Benedetto, L.; Rubino, A.; Petrot, F.; Licciardo, G. D.
Low-power Design of a Gravity Rotation Module for HAR Systems Based on Inertial Sensors 1-gen-2018 DE VITA, Antonio; Licciardo, Gian Domenico; DI BENEDETTO, Luigi; Pau, Danilo; Plebani, Emanuele; Bosco, Angelo
Low-Power HWAccelerator for AI Edge-Computing in Human Activity Recognition Systems 1-gen-2020 De Vita, A.; Pau, D.; Parrella, C.; Di Benedetto, L.; Rubino, A.; Licciardo, G. D.
Low-Power Integrated Circuit for Orientation Independent Acquisitions from Smart Accelerometers 1-gen-2020 De Vita, A.; Licciardo, G. D.; Femia, A.; Di Benedetto, L.; Rubino, A.; Pau, D.
A Partially Binarized Hybrid Neural Network System for Low-Power and Resource Constrained Human Activity Recognition 1-gen-2020 De Vita, A.; Russo, A.; Pau, D.; Di Benedetto, L.; Rubino, A.; Licciardo, G. D.
μw Pre-processing Unit for Virtual Sensors Based on Tri-axial Smart Accelerometers 1-gen-2019 De Vita, A.; Licciardo, G.; Femia, A.; Di Benedetto, L.; Pau, D.