Βιβλιογραϕία

160

[Π6] Sideris, A., Sanida, T. and Dasygenis, M. (2023). A Novel Hardware Architecture

for Enhancing the Keccak Hash Function in FPGA Devices. Information, 14(9),

475.

[Π7] Sideris, A. and Dasygenis, M. (2023).

Enhancing

the

Hardware

Pipelining

Optimization Technique of the SHA-3 via FPGA. Computation, 11(8), 152.

[Π8] Sanida, T., Tabakis, I. M., Sanida, M. V., Sideris, A. and Dasygenis, M. (2023).

A Robust Hybrid Deep Convolutional Neural Network for COVID-19 Disease

Identification from Chest X-ray Images. Information, 14(6), 310.

[Π9] Sanida, M. V., Sanida, T., Sideris, A. and Dasygenis, M. (2023). An Efficient hybrid

cnn classification model for tomato crop disease. Technologies, 11(1), 10.

[Π10] Sideris, A., Sanida, T., Tsiktsiris, D. and Dasygenis, M. (2022). Acceleration of

Image Processing with SHA-3 (Keccak) Algorithm using FPGA. J. Eng. Res. Sci,

1, 20-28.

[Π11] Sanida, T., Tsiktsiris, D., Sideris, A. and Dasygenis, M. (2022). A heterogeneous

implementation for plant disease identification using deep learning. Multimedia

Tools and Applications, 81(11), 15041-15059.

[Π12] Sanida, T., Sideris, A., Tsiktsiris, D. and Dasygenis, M. (2022). Lightweight neural

network for COVID-19 detection from chest X-ray images implemented on an

embedded system. Technologies, 10(2), 37.

[Π13] Sideris, A., Sanida, T. and Dasygenis, M. (2020).

High

throughput

implementation

of

the

keccak

hash

function

using

the

Nios-ii

processor.

Technologies, 8(1), 15.

Αʹ.2

Συνέδρια

[Σ1] Sanida, T., Sideris, A., Sanida, M. V., Dossis, M., & Dasygenis, M. (2024,

September).

Accelerating

CNNs

for

Pneumonia

Disease

Diagnosis

via

Heterogeneous

FPGA

Systems.

In

2024

9th

South-East

Europe

Design

Automation,

Computer

Engineering,

Computer

Networks

and

Social

Media

Conference (SEEDA-CECNSM) (pp. 159-162). IEEE.