Ikki Nagaoka 研究室

AI 要約（直近 5 年の研究成果）

※ AI（Claude）が、公開されている論文要旨から研究の問い・手法・主要な発見を事実情報として抽出・再構成して自動生成しています。誤りを含む可能性があるため、正確性は研究室公式情報でご確認ください。

研究成果（13 件）

• [2024] Investigation of timing margin in single-flux-quantum 4 bit adders for increasing clock frequency of gate-level-pipelined circuits
  DOI: https://doi.org/10.35848/1882-0786/ad46e5
• [2023] 50-GFLOPS Floating-Point Adder and Multiplier Using Gate-Level-Pipelined Single-Flux-Quantum Logic With Frequency-Increased Clock Distribution
  DOI: https://doi.org/10.1109/tasc.2023.3250614
• [2023] Lowering Latency in a High-Speed Gate-Level-Pipelined Single Flux Quantum Datapath Using an Interleaved Register File
  DOI: https://doi.org/10.1109/tasc.2023.3249131
• [2023] A High-Throughput Multiply-Accumulate Unit With Long Feedback Loop Using Low-Voltage Rapid Single-Flux Quantum Circuits
  DOI: https://doi.org/10.1109/tasc.2023.3239329
• [2022] A 57.2GHz 11.2mW 8-bit General Purpose Superconductor Microprocessor with Dual-Clocking Scheme
  DOI: https://doi.org/10.1109/a-sscc56115.2022.9980802
• [2022] XQsim
  DOI: https://doi.org/10.1145/3470496.3527417
• [2022] Design of Variable Bit-Width Arithmetic Unit Using Single Flux Quantum Device
  DOI: https://doi.org/10.1109/iscas48785.2022.9937317
• [2021] High-Throughput Low-Latency Single-Flux-Quantum Circuits with Feedback Path
• [2021] Demonstration of a 52-GHz Bit-Parallel Multiplier Using Low-Voltage Rapid Single-Flux-Quantum Logic
  DOI: https://doi.org/10.1109/tasc.2021.3071996
• [2021] Superconductor Computing for Neural Networks
  DOI: https://doi.org/10.1109/mm.2021.3070488

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