XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search System电路设计
电子与通信工程系
ECPC80 数据安全 3 0 0 3 ECPExx 3 0 0 3 ECPExx 3 0 0 3 ECOExx 3 0 0 3 ECIRxx 项目 0 0 6 3 HSIR13 职业道德与知识产权 3 0 0 3 ECIR84 综合口试 0 0 0 3 总计 15 0 6 21 A. (1) ECPE80 计算机犯罪调查与取证 (2) ECPE81模式识别与机器学习 (3) ECPE82网络安全(4) ECPE83 物联网 (5) ECPE84 人工智能与专家系统 (6) ECPE85计算机视觉 B. (1) ECPE86内存设计 (2) ECPE87生物传感器 (3) ECPE88 RF电路设计 开放选修课：
自下而上和自上而下的神经加工系统设计：神经形态智能作为自然和人工智能的融合
摘要 - 虽然摩尔的定律推动了指数计算的能力期望，但其接近的最终要求需要新的途径来改善整体系统性能。这些途径之一是探索新的替代脑启发的计算体系结构，这些计算体系结构有望实现生物神经加工系统的灵活性和功能。在这种情况下，神经形态智能代表了基于尖峰神经网络体系结构的实现，在计算中的范式转移，紧密地共同关注处理和内存。在本文中，我们提供了对现有硅实施中存在的粒度不同水平的全面概述，比较了旨在复制自然智力（自下而上）的方法与旨在解决实际人工智力应用程序（自上而下）的方法（自下而上），并评估了不同的电路设计样式。首先，我们介绍模拟，混合信号和数字电路设计样式，通过时间多路复用，内存计算和新型设备来识别处理与内存之间的边界。接下来，我们重点介绍每种自下而上和自上而下的方法的关键交易，调查其硅实现，并进行详细的比较分析以提取设计准则。最后，我们确定了与传统的机器学习加速器相比，在神经形态边缘计算获得竞争优势所需的必要协同作用和缺失的元素，并概述了针对神经形态智能的框架的关键要素。
3TT25Z/C/S/J/F/AB/F1
注：1. 吉林华微电子有限公司的产品以直销或代理的方式销售，客户订货时请与我公司核实。 2. 我们强烈建议客户在购买我公司产品时仔细查看商标，如有任何问题，请随时与我们联系。 3. 电路设计时请不要超过器件的绝对最大额定值。 4. 吉林华微电子有限公司保留对本规格书进行修改的权利，如有更改，恕不另行通知。
