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该技术提供了DNN卷积运算的硬件设计方法，提供了高效、及时的错误纠正，以防止由于自然发生的错误以及恶意注入的错误而导致预测精度下降。具体来说，这种设计方法可以应用于任何预训练DNN模型的卷积层，以便在特定应用集成电路（ASIC）和现场可编程门阵列（FPGA）平台上高效实现，以提高其对故障注入攻击的鲁棒性，而不影响原始吞吐量。
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