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研究部分:8月8日


超速NVM加密来自北卡罗莱纳州立大学的研究人员提出一种加速加密和文件系统性能的非易失性内存(NVM)。“NVMs是一个新兴的技术,允许快速访问数据,并保留数据即使系统崩溃或失去权力,“银行Awad说,电气和计算机工程助理教授在北C…»阅读更多

神经形态计算:挑战、机遇包括材料、算法、设备和道德


这个新的研究论文题为“2022路线图神经形态计算和工程”是由许多丹麦技术大学的研究人员,学院Microelectronica de塞维利亚CSIC,塞维利亚大学和许多其他人。部分摘要:“本路线图的目的是提出一个快照的神经形态技术的现状,并提供一个意见chall……»阅读更多

基于MEMprop:梯度学习训练完全记忆性SNNs


基于新技术论文题为“梯度神经形态学习动力RRAM数组”从IEEE研究者。基于抽象的“我们现在MEMprop,采用梯度神经网络学习训练完全记忆性强化(MSNNs)。我们的方法利用固有设备动态触发自然产生电压峰值。这些记忆性动力学发出的峰值是肛交……»阅读更多

麻省理工学院:可叠起堆放的人工智能芯片设计像积木一样堆砌而成


新技术论文题为“可重构异构集成使用的堆叠芯片嵌入人工智能”来自麻省理工学院的研究人员,以及哈佛大学,清华大学,浙江大学等。部分摘要:“在这里,我们报告的堆叠hetero-integrated芯片,使用光电设备阵列到沟通和神经形态……»阅读更多

可伸缩的方法来制造记忆电阻阵列晶片规模


新技术论文题为“圆片规模solution-processed 2 d材料模拟电阻存储器阵列基于内存的计算”来自新加坡国立大学的研究人员和高性能计算研究所、新加坡。抽象”实现高密度和可靠的基于二维半导体电阻随机存取记忆是至关重要的对他们的发展……»阅读更多

使用动态路由映射技术,了解记忆电阻器


新技术论文题为“实证描述ReRAM设备使用内存映射和动态的路线图,”巴利阿里群岛大学,加州大学伯克利分校,卫生研究所的巴利阿里群岛,国际希腊大学,德累斯顿技术大学,巴利亚多利德大学,亚里士多德大学塞萨洛尼基。文摘:提出了“记忆电阻器初1…»阅读更多

记忆性突触设备基于天然有机material-honey飙升在可生物降解的神经形态神经网络系统


新的学术论文从华盛顿州立大学,由国家科学基金会的资助。文摘:“强化神经网络(SNN)在未来神经形态架构需要硬件设备不仅能够模仿spike-timing依赖等生物突触可塑性的基本功能(STDP)和spike-rate依赖性可塑性(SRDP)……»阅读更多

研究部分:3月29日


类人脑智能芯片来自普渡大学的研究人员,圣克拉拉大学,波特兰州立大学,宾夕法尼亚州立大学阿贡国家实验室,伊利诺伊大学芝加哥,布鲁克海文国家实验室,佐治亚大学建立了一个可编程芯片,可以作为类人脑人工智能硬件的基础。“生物的大脑可以不断l…»阅读更多

实验光子量子记忆电阻


抽象的“记忆性设备与history-dependent一类物理系统动力学特征签名磁滞回路的输入-输出关系。在过去的几十年里,记忆性设备电子产品吸引了巨大的兴趣。这是因为记忆性动力学是非常普遍的在纳米级设备,并且有潜在的突破性应用范围……»阅读更多

映射变换使高性能和低能耗Memristor-Based款


文摘:“当深层神经网络(款)是广泛用于边缘AI(人工智能),例如,物联网(物联网)和自主车辆,它使CMOS(互补金属氧化物半导体)的传统计算机遭受过大的计算负荷。Memristor-based设备正在成为一个选项进行计算在内存中为款……»阅读更多

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