Études sur les encodeurs de données à haute performance

En raison de diverses circonstances au sein d'un système informatique, il est essentiel de faire correspondre les données entrantes avec les données reçues afin de garantir une extraction précise des informations. La mise en correspondance des données consiste à comparer différents ensembles de données pour vérifier leur cohérence. Si des divergences sont constatées, un algorithme approprié est appliqué pour identifier et corriger les incohérences. Étant donné le besoin universel d'une récupération précise des données, des recherches approfondies sont menées dans ce domaine.Dans ce projet, nous proposons une nouvelle architecture connue sous le nom de Renovated Butterfly Weight Accumulator (BWAR), dans laquelle le bloc additionneur est modifié pour calculer la distance de Hamming, ce qui réduit la complexité et améliore l'efficacité. Le BWAR intègre également une fonction testable.

Autorentext

E. Sarva Rameswarudu est professeur au Kakinada Institute of Technology and Science depuis 2008.Mme M. Kusumanjali a terminé son M.Tech sous la direction de l'auteur principal.

Klappentext

En raison de diverses circonstances au sein d'un système informatique, il est essentiel de faire correspondre les données entrantes avec les données reçues afin de garantir une extraction précise des informations. La mise en correspondance des données consiste à comparer différents ensembles de données pour vérifier leur cohérence. Si des divergences sont constatées, un algorithme approprié est appliqué pour identifier et corriger les incohérences. Étant donné le besoin universel d'une récupération précise des données, des recherches approfondies sont menées dans ce domaine.Dans ce projet, nous proposons une nouvelle architecture connue sous le nom de Renovated Butterfly Weight Accumulator (BWAR), dans laquelle le bloc additionneur est modifié pour calculer la distance de Hamming, ce qui réduit la complexité et améliore l'efficacité. Le BWAR intègre également une fonction testable.