Multi-core data analytics SoC with a flexible 1.76 Gbit/s AES-XTS cryptographic accelerator in 65 nm CMOS

Author(s):  
Frank K. Gürkaynak ◽  
Robert Schilling ◽  
Michael Muehlberghuber ◽  
Francesco Conti ◽  
Stefan Mangard ◽  
...  
Keyword(s):  
Author(s):  
Simona Boboila ◽  
Youngjae Kim ◽  
Sudharshan S. Vazhkudai ◽  
Peter Desnoyers ◽  
Galen M. Shipman

2019 ◽  
Vol 54 (5) ◽  
pp. 20
Author(s):  
Dheeraj Kumar Pradhan

1998 ◽  
Vol 10 (1-3) ◽  
pp. 57-72 ◽  
Author(s):  
K. S. B. Keats-Rohan

The COEL database and database software, a combined reference and research tool created by historians for historians, is presented here through Screenshots illustrating the underlying theoretical model and the specific situation to which that has been applied. The key emphases are upon data integrity, and the historian's role in interpreting and manipulating what is often contentious data. From a corpus of sources (Level 1) certain core data are extracted for separate treatment at an interpretive level (Level 3), based upon a master list of the core data (Level 2). The core data are interdependent: each record in Level 2 is of interest in itself; and it either could or should be associated with an(other) record(s) as a specific entity. Sometimes the sources are ambiguous and the association is contentious, necessitating a probabilty-coding approach. The entities created by the association process can then be treated at a commentary level, introducing material external to the database, whether primary or secondary sources. A full discussion of the difficulties is provided within a synthesis of available information on the core data. Direct access to the source texts is only ever a mouse click away. Fully query able, COEL is formidable look-up and research tool for users of all levels, who remain free to exercise an alternative judgement on the associations of the core data. In principle, there is no limit on the type of text or core data that could be handled in such a system.


2020 ◽  
Vol 49 (5) ◽  
pp. 11-17
Author(s):  
Thomas Wrona ◽  
Pauline Reinecke

Big Data & Analytics (BDA) ist zu einer kaum hinterfragten Institution für Effizienz und Wettbewerbsvorteil von Unternehmen geworden. Zu viele prominente Beispiele, wie der Erfolg von Google oder Amazon, scheinen die Bedeutung zu bestätigen, die Daten und Algorithmen zur Erlangung von langfristigen Wettbewerbsvorteilen zukommt. Sowohl die Praxis als auch die Wissenschaft scheinen geradezu euphorisch auf den „Datenzug“ aufzuspringen. Wenn Risiken thematisiert werden, dann handelt es sich meist um ethische Fragen. Dabei wird häufig übersehen, dass die diskutierten Vorteile sich primär aus einer operativen Effizienzperspektive ergeben. Strategische Wirkungen werden allenfalls in Bezug auf Geschäftsmodellinnovationen diskutiert, deren tatsächlicher Innovationsgrad noch zu beurteilen ist. Im Folgenden soll gezeigt werden, dass durch BDA zwar Wettbewerbsvorteile erzeugt werden können, dass aber hiermit auch große strategische Risiken verbunden sind, die derzeit kaum beachtet werden.


2020 ◽  
Vol 13 (2-3) ◽  
pp. 158-331
Author(s):  
Ljubiša Stanković ◽  
Danilo Mandic ◽  
Miloš Daković ◽  
Miloš Brajović ◽  
Bruno Scalzo ◽  
...  
Keyword(s):  

2021 ◽  
Author(s):  
Earl P. Duque ◽  
Steve M. Legensky ◽  
Brad J. Whitlock ◽  
David H. Rogers ◽  
Andrew C. Bauer ◽  
...  
Keyword(s):  

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