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World File Search System尖峰
基于隧道的CMOS浮动门突触，用于低功率尖峰时序依赖性可塑性
正在实施几种硬件方法，以用于Ma-Chine学习，从von Neumann- Zuse计算机架构上的速率神经元[1]，[2]，FPGA [3]和ASICS [3]和ASICS [4]到从一侧到替代方法，到诸如Neu-Romorphic硬件[5] - [5] - [7]和量子计算机的替代方法，以及量子计算机的量子[8] [8] [8] side Inselum Machine [9] [9]在需要低功耗或准备脑机界面准备的涉及应用程序中，尖峰神经元的电路[10]占据着重要作用。尖峰神经网络（SNN）通过尖峰代替有限的数字传输信息。这种编码方法模拟了生物神经元的效率，在能量管理方面具有巨大的效率[11]。过去，通过设计必要的神经元或突触[12] - [15]或详细阐述复杂网络[16]，[17]来解决低功耗。我们通过设计与商业CMOS技术完全兼容并能够存储多个权重的电路来实现此类目标。该设备旨在永久存储跨神经元的连接，但在我们的情况下，在其一生中，在其一生中对它们进行了修改，在我们的情况下，作为峰值时间依赖性的可塑性（STDP）。后者是一种著名的方法，用于根据所涉及的神经元的相对时间来修饰突触的强度[18]。内存元件是一个浮动的门，可存储准通电，它是神经形态电路的主要候选者之一[19] - [21]，这要归功于与当前CMOS技术的完整兼容性。不同于先前报道的磁性门突触
p300心脏和脑尖峰盒实验指南
- 与先前的脑电图实验一样，该放大器的过滤器设置就在房屋电气系统的最佳位置，因此在此实验中，您必须非常警惕噪声。让您的笔记本电脑和Spikerbox远离任何电源插座，远离任何荧光灯等。还可以让您的笔记本电脑仅在电池电源上运行。如果信号似乎过于嘈杂且不稳定，请在头带电极和头皮之间添加更多的导电凝胶。