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World File Search System相位变化
在GE，SB和TE元素系统中氮的氮掺入的光谱研究：迈向了解相变材料中氮效应的一步 开发用于拆卸应用的紧凑型Alpha和Beta摄像头 通过直接数字合成的可扩展低延迟FPGA体系结构量子验控制 智能写算法以增强RRAM宏的性能和可靠性 关键驱动因素和促使6G时代 全基因组关联研究确定了与法洛的四边形相关的12q24和13q32的基因座 用户实施例比较虚拟现实中半自治和完全捕获的头像运动 绿色回收方法处理锂离子电池电子废物 开发一个方法学框架，用于评估行星边界内电池升级的绝对可持续性 主动学习中的无监督未知检测 创新的多层OT选择器用于性能调整和提高可靠性 多层OTS选择器工程高温稳定性，可伸缩性和高耐力 模型驱动的设计空间探索模拟中的多机器人系统 燃油库，TAF-ID数据库和OC软件
氮化物材料中的氮掺杂是改善材料特性的一种有希望的方法。的确，GESBTE相位变化合金中的N掺杂已证明可以极大地提高其无定形相的热稳定性，这是确保最终相变存储设备的数据保留所必需的。尽管建议这种合金中的N掺杂导致GE-N键的优先形成，但有关键的进一步问题，尤其是SB-N和TE-N，并且结构排列尚不清楚。在本文中，我们介绍了使用大量的N含量从0到50 at at 50 at，我们介绍了沉积的元素GE，SB和TE系统及其氮化物（即Gen，SBN和10合金）的研究。％。通过傅立叶变换红外和拉曼光谱法研究了AS沉积合金。我们确定与GE-N，SB-N和TE-N键形成相关的主动振动模式，强调了N融合对这些元素系统结构的影响。我们进一步定性地将Gen，SBN和十个实验光谱与相关理想氮化物结构的“从头开始”进行了比较。最后，对氮化元素层的分析扩展到N掺杂的GESBTE合金，从而在记忆技术中采用的此类三元系统中对氮键有更深入的了解。
基于闪光灯的高级...
内存计算（CIM）是解决“记忆墙”和效果瓶颈的有效技术方法。许多新出现的非挥发性记忆（NVM），例如电阻随机访问记忆（RRAM）[1-3]，相位变化记忆（PCM）[4，5]，铁电RAM（FERAM）[6，7]和灰烬记忆[8-13]，并且在许多人工网络中都表现出了良好的能力。重新说，高精度的CIM体系结构吸引了更多的关注，因为它可以提供一种基本的方法来满足不同科学计算的严格要求[2，14]。泊松图像编辑[15]是一种无缝图像编辑算法，在保留源图像的梯度信息的同时，已广泛用于融合背景图像和目标图像。要使用CIM体系结构实施高精度泊松图像编辑，有必要确保单元格和阵列具有良好的稳定性和稳健的可靠性。与其他NVM相比，在超高/效率上，良好的可靠性和对细胞变化的强可控制性方面，闪光内存具有显着的好处，因此在高精度计算中具有很大的优势。重要的是，灰烬内存与外围电路具有很大的兼容性，并且能够设计大型CIM阵列以进行大规模处理。到目前为止，已经根据NORPH ASH记忆报告了神经网络的CIM体系结构的大量作品。在2017年，Guo等人首先证明了基于嵌入的和灰分记忆技术的混合信号神经形态分类器。[8]。用于更多能量的卷积操作，
用嵌入式列液晶网络动态可调的光腔
引起了人们对不对称的Fabry -Pérot（FP）腔的重新兴趣，也称为Gires -Tournois谐振器。它们由一个光学厚和一个具有光学薄的金属镜来构成，光可以进入结构。这些光学元素以其在共鸣和增强所选波长上的光与肌电相互作用方面的易用性和有效性而闻名。[4,6,7]在FP谐振器中实现动态调谐的一般策略是，通常通过动态可调的材料（例如graphene）替换镜子之间通常位于镜子之间的被动绝缘体，[11-13]相位变化镁，[14]通过电流聚合物[14]通过（15]液晶（LCS）[16-18] [16-18] [16-18] [16-18] [16-18] [16-18][22]几项作品表明，在腔体中掺入的吲哚丁基氧化物的电控阳性促进了光吸收[12,19]的控制及其在中边缘[20]和近膜中的反射阶段。[21]其他研究利用了氧化氧化物[23]和聚合物[24-26]，其纳米结构可调节所得的反射颜色。研究人员表明，掺杂危险的氧化锌[27]和氧化铝[28]的光学泵送允许在亚皮秒级方向上进行超快调节腔共振。也可以通过轻压以非惯性方式来实现[29]液体电解质中纳米颗粒的自组装[30]和相可可的元摩擦剂。[31]为了降低制造复杂性，多种响应材料
最初发表于：托马斯的Bohnstingl；苏里纳（Surina），安贾（Anja）； Fabre，Maxime； Demirag，Yigit；夏洛特的弗伦克尔； Payvand，Melika； Indiveri，Giacomo；裤子
摘要 - 急流尖峰神经网络（SNN）的灵感来自生物神经系统的工作原理，这些原理提供了独特的时间动态和基于事件的处理。最近，通过时间（BPTT）算法的错误反向传播已成功地训练了局部的SNN，其性能与复杂任务上的人工神经网络（ANN）相当。但是，BPTT对SNN的在线学习方案有严重的局限性，在该场景中，需要网络同时处理和从传入数据中学习。特别是，当BPTT分开推理和更新阶段时，它将需要存储所有神经元状态以及时计算重量更新。要解决这些基本问题，需要替代信贷分配计划。在这种情况下，SNN的神经形态硬件（NMHW）实现可以极大地利用内存计算（IMC）概念，这些概念（IMC）概念遵循记忆和处理的脑启发性搭配，进一步增强了他们的能量效率。在这项工作中，我们利用了与IMC兼容的生物学启发的本地和在线培训算法，该算法近似于BPTT，E-Prop，并提出了一种支持使用NMHW的经常性SNN推理和培训的方法。为此，我们将SNN权重嵌入了使用相位变更内存（PCM）设备的内存计算NMHW上，并将其集成到硬件中的训练设置中。索引术语 - 在线培训，尖峰神经网络，神经形态硬件，内存计算，相位变化内存我们使用基于PCM的仿真框架和由256x256 PCM Crossbar阵列的14NM CMOS技术制造的内存内计算核心组成的NMHW开发了模拟设备的精确度和瑕疵的方法。我们证明，即使对4位精确度也是强大的，并实现了32位实现的竞争性能，同时为SNN提供了在线培训功能，并利用了NMHW的加速收益。
基于非易失性阶段的人工双相突触...
基于硫代构化相位变化材料（PCM）的光子记忆细胞的实现引起了人们的关注，因为它们的快速，可逆和非易失性编程功能。[1]在硅光子平台上整合PCM存储器单元，例如GE 2 SB 2 TE 5（GST）和Aginsbte（AIST），[2] [2]可以使全观内存处理，并在其电子交通方面具有显着的优势，并在带状，速度，速度，速度，速度，速度，速度，速度，速度和并行处理中。[3,4]在开发光学逻辑门，[5,6]可恢复可填充的Photonic电路，[7-9]电气控制的光子记忆细胞，[10,11]等离激源性波导开关，[12,13] Neuro-neuro启发的光子Synapes，[14]和Neural Net-Net-net-net-net-net-net-net-net-net-net-net-net-Net-net-net-net-Net-net-net-Net-net-net-net-Ner ner Net-net-net-nerter Worts中。[15,16]先前的研究系统地研究了光子记忆细胞对二硝基二硝酸盐仪（SI 3 N 4）和硅启用器（SOI）平台的性能，[17,18]，在这些平台上，从基线（完全结晶的状态）观察到了单调增加的透射率，该传播是作为拟合程序的拟合功率。这个完善的单调光学编程使可变的可变性能够归因于Hebbian学习的基本生物神经突触的峰值依赖性可塑性（STDP）。[14]值得注意的是，最近在各种光电平台上开发了人工突触，例如[19]，基于Chalcogenide玻璃波波[20]和H-BN/WSE 2异质结构。[21]在STDP中，神经元之间的连接强度，即突触重量或突触效率，根据神经元的输出和输入尖峰的相对时机进行调整。[22]突触可塑性的基本公式，即突触重量的变化可以表示为δw¼f（δt），其中δt p p p pre，t pre，t post和t pre分别是后和神经前的时间。δT<0带有δW<0和δT> 0引入长期抑郁（LTD），并带有δW> 0的长期增强（LTP）。