Ziv aplicaciones y tecnologia

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EmpresaSobre nosotrosNeoLogic se fundó para hacer frente a las crecientes cargas de trabajo de vídeo, inteligencia artificial, aprendizaje automático, análisis de datos, y más en la nube y en el borde. Desarrollamos una tecnología única, pendiente de patente (Quasi-CMOS), que reduce el número de transistores de los circuitos en un factor de hasta 3 veces en cualquier nodo tecnológico. La mayor parte de la infraestructura de procesamiento actual se basa en una tecnología de procesadores de hace 40 años.  Para hacer frente a los retos de la informática moderna, NeoLogic ha desarrollado la primera tecnología de diseño Quasi-CMOS del sector desde cero. Nuestros diseños son escalables, así como portátiles a cualquier nodo tecnológico, y ofrecen eficiencia energética en una planta pequeña combinada con un alto rendimiento.

La empresa fue fundada en 2021 por el Dr. Avi Messica, un emprendedor en serie, que actúa como presidente y director general de la empresa, y Ziv Leshem, un ejecutivo de diseño VLSI de alto nivel que actúa como su director de tecnología.    Juntos han inventado Quasi-CMOS; un paradigma de diseño VLSI estándar integrado CMOS y No-CMOS que aborda los retos actuales de la industria de los semiconductores.

Software Ziv

Los trabajos de Jacob Ziv han permitido la compresión de todo tipo de información, para que ocupe menos espacio y pueda transmitirse a velocidades cada vez mayores. Ziv desarrolló un algoritmo (un conjunto de instrucciones para realizar una tarea determinada), conocido como LZ, con el poder de identificar las redundancias más frecuentes en el lenguaje. Así, por ejemplo, el algoritmo podía convertir una palabra de tres letras como “y”, que aparece en todos los textos, en una sola unidad, ahorrando espacio de almacenamiento sin pérdida de información significativa.

Este principio es el que ha permitido la creación de estándares de compresión enormemente populares, como el mp3 (para el sonido), el gif o el png (imagen) o el pdf (texto). Además, las ideas de Ziv han servido para mejorar la capacidad de los discos duros y optimizar la retransmisión de faxes.

Además de este algoritmo, Ziv es autor de numerosos trabajos de teoría de la información que abordan aspectos de la compresión “con pérdidas”. Estos trabajos han tenido una gran influencia en la compresión de vídeo y han encontrado aplicaciones en las tecnologías de DVD y televisión de alta definición.

Comunicaciones Ziv

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*La clasificación de la industria proviene de la Clasificación Industrial Nacional. Si la empresa ha cambiado de línea de negocio sin avisar al Registrador o es un negocio diversificado, la clasificación puede ser diferente. No garantizamos la exactitud de la clasificación industrial.

Cada día añadimos y actualizamos información sobre cientos de miles de empresas, y periódicamente añadimos empresas a la cola para ser actualizadas. Puede solicitar que una empresa se añada a la cola de actualización, lo que resulta especialmente útil si la dirección, los directores u otra información crítica ha cambiado. Sólo tiene que hacer clic en el botón “Actualizar información” para iniciar el proceso.

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Ziv rtu

ResumenEl cálculo de la factorización LZ (o análisis sintáctico LZ77) de una cadena es un cuello de botella computacional en muchas aplicaciones diversas, incluyendo la compresión de datos, la indexación de textos y el descubrimiento de patrones. Describimos nuevos algoritmos de factorización LZ en tiempo lineal, algunos de los cuales requieren sólo 2nlogn + O(logn) bits de espacio de trabajo para factorizar una cadena de longitud n. Se trata de los algoritmos en tiempo lineal más eficientes desde el punto de vista del espacio hasta la fecha, ya que utilizan n logn bits menos de espacio que cualquier algoritmo en tiempo lineal anterior. Los algoritmos son también sencillos de implementar, muy rápidos en la práctica y susceptibles de ser implementados en streaming.Palabras claveEstas palabras clave han sido añadidas por la máquina y no por los autores. Este proceso es experimental y las palabras clave pueden actualizarse a medida que el algoritmo de aprendizaje mejore.Esta investigación está parcialmente apoyada por las becas de la Academia de Finlandia 118653 (ALGODAN) y 250345 (CoECGR).