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2026 conference-paper

Breaking the Local Optima Barrier in Branch Predictor Design Space Exploration: An LLM-Based Initialization Strategy for PSO

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Résumé indisponible. Les résultats de l’étude ne doivent pas être déduits de son seul titre.

Le contrôle bibliographique ouvert

DOI retrouvé dans Crossref DOI retrouvé ; titre concordant.

Titre Crossref
Breaking the Local Optima Barrier in Branch Predictor Design Space Exploration: An LLM-Based Initialization Strategy for PSO
Date Crossref
24/05/2026
Éditeur
IEEE
Type
proceedings-article

Ce recoupement confirme des métadonnées liées au DOI. Il ne confirme ni la méthode ni les conclusions de l’étude, et il ne compte pas comme une seconde source scientifique indépendante.

Où se fait cette recherche

  • University of Chinese Academy of Sciences pays non établi dans la notice
    Université ou école supérieure
  • New York University pays non établi dans la notice
    Université ou école supérieure
  • Institute of Automation pays non établi dans la notice
    Structure de recherche

University of Chinese Academy of Sciences, New York University et Institute of Automation.

Une affiliation ne permet pas de déduire la nationalité d’un auteur.

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