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Forschungsportal der TU Dresden

Bernhard Vogginger Dipl.-Phys.
Person

Zugehörigkeiten

Professur für Hochparallele VLSI-Systeme und Neuromikroelektronik
- Wissenschaftliches Personal
- bernhard.vogginger@tu-dresden.de

Identifizierungsnummern

ORCID	0000-0001-9042-5405
Scopus Autor ID	50662105600

Veröffentlichungen

Efficient Deployment of Spiking Neural Networks on SpiNNaker2 for DVS Gesture Recognition Using Neuromorphic Intermediate Representation

Arfa, S., Vogginger, B., Liu, C., Partzsch, J., Schone, M. & Mayr, C., Juli 2025, (Elektronische Veröffentlichung vor Drucklegung) IEEE Neuro-Inspired Computational Elements, NICE 2025 - Proceedings. Institute of Electrical and Electronics Engineers (IEEE), 8 S. (Neuro Inspired Computational Elements Conference (NICE)).

Publikation: Beitrag in Buch/Konferenzbericht/Sammelband/Gutachten › Beitrag in Konferenzband › Beigetragen › Begutachtung

OctopuScheduler: On-Chip DNN Scheduling on the SpiNNaker2 Neuromorphic MPSoC

Langer, T., Jobst, M., Liu, C., Kelber, F., Vogginger, B. & Mayr, C., Juli 2025, (Elektronische Veröffentlichung vor Drucklegung) IEEE Neuro-Inspired Computational Elements, NICE 2025 - Proceedings. Institute of Electrical and Electronics Engineers (IEEE), 10 S.

Publikation: Beitrag in Buch/Konferenzbericht/Sammelband/Gutachten › Beitrag in Konferenzband › Beigetragen › Begutachtung

Efficient Deployment of Spiking Neural Networks on SpiNNaker2 for DVS Gesture Recognition Using Neuromorphic Intermediate Representation

Arfa, S., Vogginger, B., Liu, C., Partzsch, J., Schöne, M. & Mayr, C., 9 Apr. 2025.

Publikation: Vorabdruck/Dokumentation/Bericht › Vorabdruck (Preprint)

Automotive Radar Processing with Neuromorphic Hardware: A Case Study from the KI-ASIC Project

Vogginger, B., Liu, C., Kreutz, F., Kelber, F., Saadani, S., Knobloch, K. & Höß, A. & 2 weitere, Grassmann, C. & Mayr, C., 19 März 2025, 2025 16th German Microwave Conference (GeMiC). Institute of Electrical and Electronics Engineers (IEEE), S. 630-633 4 S. 10979154

Publikation: Beitrag in Buch/Konferenzbericht/Sammelband/Gutachten › Beitrag in Konferenzband › Beigetragen › Begutachtung

NLU: An Adaptive, Small-Footprint, Low-Power Neural Learning Unit for Edge and IoT Applications

Rostami, A., Zeinolabedin, S. M. A., Guo, L., Kelber, F., Bauer, H., Dixius, A. & Scholze, S. & 5 weitere, Berthel, M., Walter, D., Uhlig, J., Vogginger, B. & Mayr, C., 26 Feb. 2025, (Elektronische Veröffentlichung vor Drucklegung) in: IEEE Open Journal of Circuits and Systems. 6, S. 85-99 15 S.

Publikation: Beitrag in Fachzeitschrift › Forschungsartikel › Beigetragen › Begutachtung

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