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joschua.conrad(at)uni-ulm.de
M.Sc. Joschua Conrad
Joschua Conrad erhielt 2016 den Bachelor-Abschluss an der Dualen Hochschule Baden-Württemberg (DHBW) Stuttgart. In seinem Studium und seiner Tätigkeit an der Eisenmann SE in Böblingen und Stuttgart entwarf er objektorientierte Software für Anwendungen mit Echtzeitanforderungen in der Automatisierung. Während seines Masterstudiums arbeitete er am Institut für Mikroelektronik der Universität Ulm und entwickelte bei der Gigatronik GmbH in Ulm einen Hoch-SNDR-Filter und einen Hoch-SNDR-Oszillator mittels Leiterplatten und entwickelte Softwarelösungen für das Requirements Engineering. Seine Masterarbeit beendete er 2019 am Institut für Mikroelektronik mit dem Thema "Design of a Ring Amplifier based Sigma Delta Modulator".
Er arbeitet heute unter der Aufsicht von Prof. Dr.-Ing. Maurits Ortmanns im Bereich "Maschinelles Lernen".
Studentische Arbeiten
[mt] = Masterarbeit, [rp] = Bachelorarbeit
Publikationen
2025
PSumSim: A Simulator for Partial-Sum Quantization in Analog Matrix-Vector Multipliers
IEEE International Symposium on Circuits and Systems (ISCAS), London, United Kingdom
Mai 2025
DOI: | 10.1109/ISCAS56072.2025.11043442 |
PSumSim: A Simulator for Partial-Sum Quantization in Analog Matrix-Vector Multipliers
IEEE International Symposium on Circuits and Systems (ISCAS), London, United Kingdom, pp. 1-5
Mai 2025
DOI: | 10.1109/ISCAS56072.2025.11043442 |
2024
Differentiable Cost Model for Neural-Network Accelerator Regarding Memory Hierarchy
IEEE Transactions on Circuits and Systems I: Regular Papers ( Early Access )
Oktober 2024
DOI: | 10.1109/TCSI.2024.3476534 |
Confidence Estimation and Boosting for Dynamic-Comparator Transient-Noise Analysis
22nd IEEE Interregional NEWCAS Conference (NEWCAS)
September 2024
DOI: | 10.1109/NewCAS58973.2024.10666354 |
Enabling Power Side-Channel Attack Simulation on Mixed-Signal Neural Network Accelerators
IEEE International Conference on Omni-Layer Intelligent Systems (COINS), London, UK
Juli 2024
Stability Prediction of Δ∑ Modulators using Artificial Neural Networks
IEEE International Symposium on Circuits and Systems (ISCAS), Singapore
Mai 2024
DOI: | 10.1109/ISCAS58744.2024.10557868 |
Too-Hot-to-Handle: Insights into Temperature and Noise Hyperparameters for Differentiable Neural-Architecture-Searches
6th IEEE International Conference on Artificial Intelligence Circuits and Systems (AICAS), Abu-Dhabi, UAE
April 2024
DOI: | 10.1109/AICAS59952.2024.10595971 |
Attacking a Joint Protection Scheme for Deep Neural Network Hardware Accelerators and Models
6th IEEE International Conference on Artificial Intelligence Circuits and Systems (AICAS), Abu Dhabi, UAE
April 2024
DOI: | 10.1109/AICAS59952.2024.10595935 |
Multi-conditioned Graph Diffusion for Neural Architecture Search
Transactions on Machine Learning Research
März 2024
ISSN: 2835-8856
Weblink: | https://openreview.net/forum?id=5VotySkajV |
2021
Nonlinearity Modeling for Mixed-Signal Inference Accelerators in Training Frameworks
28th IEEE International Conference on Electronics, Circuits, and Systems (ICECS), pp. 1-4
2021
DOI: | 10.1109/ICECS53924.2021.9665503 |
2020
Design Approach for Ring Amplifiers
IEEE Transactions on Circuits and Systems I: Regular Papers
April 2020
DOI: | 10.1109/TCSI.2020.2986553 |
Wissenschaftl. Mitarbeiter
