Thanasin Bunnam

Year: 2021 Conference Date Location Due Link AICAS 3-7 May Virtual 25 Jan 2021 aicas2021.org APCCAS TBU TBU TBU TBU ASP-DAC 18-21 Jan Tokyo, Japan 30 Nov 2020 aspdac.com/aspdac2021 ASYNC 7-10 Sep Virtual 14 Mar 2021 asyncsymposium.org/async2021 CNNA 29 Sep - 1 Oct Catania, Italy 1 Feb 2021 cnna2021.unict.it DAC 11-15 Jul San Francisco, USA 16 Nov 2020 dac.com DATE 1-5 Feb Virtual 14 Dec 2020 date-conference.com ICECS 28 Nov - 1 Dec Dubai, UAE 17 Jul 2021 TBU ISCAS 23-26 May Daegu, South Korea 22 Nov 2020 iscas2021.org ISVLSI 7-9 Jul Florida, USA 21 Feb 2021 eng.ucy.ac.cy/theocharides/isvlsi21 LASCAS 21-25 Feb Arequipa, Perú 26

ดาวน์โหลด MNIST แบบ CSV ที่ https://pjreddie.com/projects/mnist-in-csv/ การ import >> data = load('mnist_train.csv'); แยก label กับรูป (image) ออกจากกัน >> labels = data(1,:); >> images = data(:,2:785); แสดงรูปที่ 1 >> colormap gray >> image_1 = reshape((images(1,:),28,28); >> imagesc(image_1') อ่าน label ของรูปที่ 1 แล้วตรวจสอบว่าตรงกับรูปภาพที่แสดงหรือไม่ >> labels(1) อ้างอิง https://www.youtube.com/watch?v=9onT6_pz4ks

แก้ไขเซลล์ - F2

26/8/2018 บุนเดสลีกานัดเปิดฤดูกาล ดอร์ทมุน - ไลป์ซิก (ผู้ชม 80,356 คน) ดูบอลเยอรมันมาตั้งแต่เด็กสมัยที่ช่อง 9 ถ่ายทดสดฟรี ยุคนั้นเป็นยุคทองของเบรเมน มีทั้ง มิโรสลาฟ โคลเซ่, ทอร์สเทน ฟริงส์, ทิม โบรอฟสกี้ ทำให้ติดมาจนทุกวันนี้ ส่วนดอร์ทมุน ทีมประจำเมืองหลวงฟุตบอลเยอรมัน เป็นทีมที่มีสนามจุคนได้มากที่สุด (Signal Iduna Park เดิมชื่อ Westfalenstadion จุได้ประมาณแปดหมื่นคน) สถิติแฟนบอลที่เกือบเต็มสนามทุกนัดบอกได้ดีว่าคนที่นี่บ้าบอลมาก ด้วยความเป็นตัวซวย ใส่ชุดทีมไหน ทีมนั้นแพ้เรียบ รอบนี้ผูกผ้าพันคอดอร์ทมุนไปด้วย เริ่มเกมส์นาทีแรกโดนไลป์ซิกยิงเลยลูกนึง ตายห่า! เลยโยนผ้าพันคอให้เมียใส่แทน คราวนี้ยิงรัวเลย ชนะ 4-1 รอดไป ดูบอลรอบนี้สิ่งที่ได้เห็นคือเอกลักษณ์ของฟุตบอลเยอรมัน เป็นการโบกธง ซึ่งหลายๆ ประเทศเริ่มทำตามบ้างแล้ว อีกอย่างคือการให้แฟนบอลตะโกนชื่อผู้เล่นที่ยิงได้ ลองนึกเล่นๆ ว่าถ้าเราอยู่ในสนามแล้วมีคนแปดหมื่นคนตะโกนชื่อเรา เชียร์เรา มันคงเป็นความรู้สึกที่สุดยอดมากๆ เอกลักษณ์อีกอย่างของดอร์ทมุนคือกองเชียร์สแตนทิศใต้ (Sud Stand ในภาษาเยอรมัน) ที่รู้จักกันในชื่อ Yellow Wall เป็นพว

Import numpy as np Create a matrix: A = np.array([[elements of row1], [element of row2], ... ]) A = np.array([[1, 2, 3], [2, 3, 4], [3, 4, 5], [4, 5, 6]]) A = ⎣ ⎡ 1 2 3 2 3 4 3 4 5 4 5 6 ⎦ ⎤ Sub-matrix B = A[[select row], select column] B = A[[0, 2], 1:] B = [ 2 4 3 5 4 6 ]

วันนี้ได้ฟังบรรยายจาก Dr Shidhartha Das (Senior Principal Research Engineer, Arm, Cambridge) เขาพูดถึงความสำคัญของการประหยัดพลังงานกับปริมาณระบบฝังตัวในอนาคตว่า มีการคาดการว่าจะมีปริมาณระบบฝังตัวทั่วโลกแตะ 1 ล้านล้านตัวในอนาคตอันใกล้ อุปกรณ์เหล่านี้ใช้พลังงานจากแบตเตอรี่ เช่น แบตเตอรี่เบอร์ CR2032 ซึ่งมีส่วนผสมของลิเธียมจำนวน 109 มิลลิกรัม ดังนั้นจะมีความต้องการแบตเตอรี่ 1 ล้านล้านตัวด้วย คำนวณเป็นปริมาณลิเธียมทั้งหมด 109,000 ตัน แต่โลกเราสามารถผลิตลิเธียมได้เพียง 32,500 ตันต่อปีเท่านั้น การออกแบบซีพียูให้ประหยัดพลังงานจึงเป็นแนวทางหลักในการวิจัย เพื่อให้ระบบฝังตัวทำงานได้ท่ามกลางทรัพยากรของโลกที่มีอย่างจำกัด

Virtuoso Schematic Draw a diagonal line - F3 Zoom to fit - F Defining parameter for the upper level - pPar("parameter_name") Virtuoso Layout Zoom to fit - F Show layer pattern - Shift+F Show block - Ctrl+F Update the Annotation Browser - Connectivity->Update->Components And Nets