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专题：神经科学入门（2025 年春季）
3/6R 第 16 章 下运动神经元回路和运动控制 9 3/11T 第 17 章 脑干和脊髓的上运动神经元控制 3/13R 第 18 章 基底神经节对运动的调节 3/13R 第 19 章 小脑对运动的调节 10 3/18T 无课程 – 春假 3/20R 无课程 – 春假 3/20R 无课程 – 春假 11 3/25T 第 21 章 内脏运动系统 3/27R 复习 3/27R 第 22 章 早期大脑发育 12 4/1T 考试 3 4/3R 第 22 章 + 第 23 章 4/3R 第 23 章 神经回路的构建 13 4/8T 第 24 章 发育中大脑中依赖经验的可塑性 4/10R 第 26 章 神经系统的修复和再生4/10R 第 28 章 皮质状态 14 4/15T 第 30 章 记忆 4/17R 第 33 章 思考、计划和决定 4/17R 复习 15 4/22T 考试 4 4/24R 无课程 – 阅读日 4/24R 无课程 – 阅读日
采用 16nm 工艺设计抗辐射 SRAM 单元...
与过去的技术节点相比，器件的缩小可能会导致常规（未硬化）六晶体管 (6T) SRAM 单元的 SEU 敏感度增加 [8]。尽管 SEU 是一种非破坏性事件，但 SEU 概率的增加可能会对更大规模 SRAM 器件的使用造成越来越大的问题。这在使用高性能数字信号处理器的商用现货产品、太空任务和核电反应堆中尤其如此。由于多个位翻转可能导致同一个字中出现多个错误，因此这是一个更大的问题 [9]。在本文提出的设计中，标准 SRAM 单元经过辐射硬化处理，以减轻 SEU 和 DEU。TICE 存储单元可以自我纠正最多两个同时发生的翻转。为了进一步提高整体可靠性，我们应用布局技术将关键节点尽可能地放置在 TICE 存储单元中。在假设三个同时发生的翻转很少见的情况下，这降低了关键节点同时被击中的可能性。与标准 8T 存储单元和 DICE 存储单元相比，本研究提出的存储单元具有更高的耐辐射性。
IMM350H1S 2024课程课程提纲.pdf
Lecturers Email T. Mallevaey thierry.mallevaey@utoronto.ca L. Clemenza liliana.clemenza@utoronto.ca A. Mortha arthur.mortha@utoronto.ca S. MacParland s.macparland@utoronto.ca L. Serghides lena.serghides@utoronto.ca T. Watts tania.watts@utoronto.ca S. Berger stuart.berger@utoronto.ca交付模式：面对面的讲座：星期四上午10点至下午12点。演讲将记录并发布在Quercus上。面对面的教程：星期一，下午3-4点。该教程将是计划和讨论小组案例研究演示文稿的空间。在教程中，六组由七个自我分配的学生组成的六组将讨论其项目草案，并收到教师/TAS的反馈。每个小组将仅参加一个教程。有关教程的重要信息，请参见下面的课程评估部分。术语测试：定期测试和最终评估将在常规上课时间在线交付。艺术与科学日历课程概述（20L/8T）IMM350H“行动中的免疫系统”介绍了免疫系统的基本原理和关键参与者：先天性和适应性免疫之间的差异和相互作用，免疫细胞之间的差异和相互作用，免疫细胞如何发展和功能，免疫细胞如何识别威胁和危险以及对适当的响应进行适当的响应。先决条件：IMM340H1必需的教科书：Janeway的免疫生物学，第10版，由Murphy，Weaver，Berg；诺顿。
现在，关于探索性固态计算设备和电路的IEEE期刊，有关论文的呼吁已开放。
目标和范围AI模型近年来在各种应用中不断显示出非凡的性能，包括计算机视觉，自然语言处理，大语言模型等。精确驱动的AI模型体系结构在很大程度上增加了模型尺寸和计算，尤其是要求高密度存储器存储。处理引擎与片上/芯片内存之间的频繁通信导致高能消耗，这成为AI硬件加速器设计的瓶颈。为了克服此类挑战，内存计算（IMC）和近存储计算（NMC）已被视为能效体AI加速度的有希望的方案。权重存储在存储单元中，并在内存阵列内或附近执行点产品或其他操作。关于IMC/NMC方案的内存技术，SRAM已经成熟，但挥发性很大，消耗了大面积（例如，8T/10T bitcells）和CMOS设备中的泄漏功率。这种缺点促进了非易失性记忆（NVM），作为基于区域有效的IMC/NMC AI加速度的有吸引力的解决方案。NVM包括电阻随机访问记忆（RRAM），相变内存（PCM），自旋转移 - 转移磁性磁随机访问记忆（STT- MRAM），铁电场效果记忆（FERAM，FEFET），FEFET，FEFET，FEFET），铁电容式设备等。值得注意的是，包括英特尔，TSMC，三星和Globalfoundries在内的铸造公司已商业化或原型构造单一集成的NVM技术，例如rram，mram，feram/fefet等。
dell-optiplex-3070-规格表.pdf
处理器 1 英特尔 ® 赛扬 G4930（2 核/2 MB/2T/3.2 GHz/65W）；支持 Windows 10/Linux 英特尔 ® 奔腾 G5420（2 核/4 MB/4T/3.8 GHz/65W）；支持 Windows 10/Linux 英特尔 ® 奔腾 G5600（2 核/4 MB/4T/3.9 GHz/65W）；支持 Windows 10/Linux 英特尔 ® 酷睿™ i3-9100（4 核/6 MB/4T/3.6 GHz 至 4.2 GHz/65W）；支持 Windows 10/Linux 英特尔 ® 酷睿™ i3-9300（4 核/8 MB/4T/3.7 GHz 至 4.3 GHz/65W）；支持 Windows 10/Linux 英特尔 ® 酷睿™ i5-9400（6 核/9 MB/6T/2.9 GHz 至 4.1 GHz/65W）；支持 Windows 10/Linux Intel ® Core™ i5-9500（6 核/9MB/6T/3.0GHz 至 4.4GHz/65W）；支持 Windows 10/Linux Intel ® Core™ i7-9700（8 核/12MB/8T/3.0GHz 至 4.7GHz/65W）；支持 Windows 10/Linux Intel ® Celeron G4930T（2 核/2MB/2T/3.0GHz/35W）；支持 Windows 10/Linux（仅限 Micro）Intel ® Pentium G5420T（2 核/4MB/4T/3.2GHz/35W）；支持 Windows 10/Linux（仅限 Micro）Intel ® Pentium G5600T（2 核/4MB/4T/3.3GHz/35W）；英特尔 ® 酷睿™ i3-9100T（4 核/6MB/4T/3.1GHz 至 3.7GHz/35W）；支持 Windows 10/Linux（仅 Micro）英特尔 ® 酷睿™ i3-9300T（4 核/8MB/4T/3.2GHz 至 3.8GHz/35W）；支持 Windows 10/Linux（仅 Micro）英特尔 ® 酷睿™ i5-9400T（6 核/9MB/6T/1.8GHz 至 3.4GHz/35W）；支持 Windows 10/Linux（仅 Micro）英特尔 ® 酷睿™ i5-9500T（6 核/9MB/6T/2.2GHz 至 3.7GHz/35W）；支持 Windows 10/Linux（仅 Micro）英特尔 ® 酷睿™ i7-9700T（8 核/12 MB/8T/2.0 GHz 至 4.3 GHz/35W）；支持 Windows 10/Linux（仅 Micro）英特尔赛扬™ G4900（2 核/2 MB/2T/最高 3.1 GHz/65W）；支持 Windows 10/Linux 英特尔奔腾™ Gold G5400（2 核/4 MB/4T/3.7 GHz/65W）；支持 Windows 10/Linux 英特尔奔腾™ Gold G5500（2 核/4 MB/4T/3.8 GHz/65W）；支持 Windows 10/Linux 英特尔 ® 酷睿™ i3-8100（4 核/6 MB/4T/3.6 GHz/65W）；支持 Windows 10/Linux Intel ® Core™ i3-8300（4 核/8MB/4T/3.7GHz/65W）；支持 Windows 10/Linux Intel ® Core™ i5-8400（6 核/9MB/6T/最高 4.0GHz/65W）；支持 Windows 10/Linux Intel ® Core™ i5-8500（6 核/9MB/6T/最高 4.1GHz/65W）；支持 Windows 10/Linux Intel ® Core™ i7-8700（6 核/12 MB/12T/最高 4.6 GHz/65 W）；支持 Windows 10/Linux Intel Celeron™ G4900T（2 核/2MB/2T/2.9GHz/35W）；支持 Windows 10/Linux Intel Pentium™ Gold G5400T（2 核/4MB/4T/3.1GHz/35W）；支持 Windows 10/Linux 英特尔奔腾™ Gold G5500T（2 核/4 MB/4T/3.2GHz/35W）；支持 Windows 10/Linux 英特尔 ® 酷睿™ i3-8100T（4 核/6 MB/4T/3.1GHz/35W）；支持 Windows 10/Linux 英特尔 ® 酷睿™ i3-8300T（4 核/8 MB/4T/3.2GHz/35W）；支持 Windows 10/Linux 英特尔 ® 酷睿™ i5-8400T（6 核/9 MB/6T/最高 3.3GHz/35W）；支持 Windows 10/Linux 英特尔 ® 酷睿™ i5-8500T（6 核/9 MB/6T/最高 3.5GHz/35W）；支持 Windows 10/Linux Intel ® Core™ i7-8700T（6 核/12 MB/12T/高达 4.0 GHz/35 W）；支持 Windows 10/Linux
10T SRAM 存储器单元的设计
1. 简介 当今社会，微电子技术被广泛应用于各种设备中。电子设备在世界范围内的快速普及，促使人们开始审视新技术，尤其是存储器。存储器越来越多地用于生物、无线和可实现设备中。存储器的各个部分在现代 VLSI 系统中组织起来。半导体存储器是 VLSI 架构不可或缺的一部分。RAM（随机存取存储器）有两种形式：SRAM（静态随机存取存储器）和 DRAM（动态随机存取存储器）[2]。动态一词表示理想存储电容器的电荷必须定期刷新，这就是 DRAM 很少使用的原因。为了提高稳定性和功耗，已经提出了许多SRAM单元设计，但传统的6T单元仍然提供了尺寸和性能的良好平衡，因为传统的6T单元具有非常紧凑和简单的结构，但是其操作电压最小并且受到相互冲突的读写稳定性要求的限制，因此它不用于超低电压操作。有几种针对存储器单元的设计提案以提高速度和功率，其中一种技术专注于提高SNM的低功耗（其他存储器配置（7T，8T，9T）各有优缺点）[1]。六个MOSFET组成一个典型的SRAM单元。四个晶体管（PM0，PM1，NM0和NM1）存储一位并形成两个交叉耦合的反相器。有两种稳定状态，用数字 0 和 1 表示。传统的 6T 单元很简单，但在低压下稳定性较差，因此我们努力通过各种方法提高其读写稳定性，例如双轨电源、负位线、带动态反馈管理的单位线等。然而，为了正常运行，6T SRAM 的
维尼昂信息技术学院（自治）
cation TE SE CC Dist contact 1 NQ R2021011 数学-III Dr.D.Ratna Babu 教授 博士 13 13 KT KRI 9000976638 2 NQ R2021011 数学-III Dr.R.Leela Vathi 助理教授 博士 10 6 HP KRI 9383455555 3 NQ R2021042 开关理论与逻辑设计 Dr K Srinivasa Rao 教授 博士 20 6 8T KRI 9494379031 4 NQ R2021043 信号与系统 Dr.T Lakshmi Narayana 副教授 博士 11 9 HP KRI 8686000546 NQ R2021044 随机变量与随机过程 Dr S Srigowri 教授 博士29 13 X4 KRI 7093322366 6 NQ R2021422 使用 Java 的面向对象编程 Dr.A.Radhika 副教授 博士 23 9 X4 KRI 9885986856 7 49 R2021011 数学-III Dr B Mahaboub 教授 博士 24 15 F0 PKS 8465977870 8 49 R2021011 数学-III Dr K Srinivas 教授 博士 28 28 8A PKS 9908786858 9 49 R2021041 电子器件与电路 Dr DVN Sukanya 副教授 博士 18 18 F0 PKS 9032869703 10 49 R2021042 开关理论与逻辑设计 Dr A Ranganayakulu 教授 博士 30 20 JU PKS 6281311010 11 49 R2021043 信号与系统 Dr M Ratnababu 教授 博士 17 10 F0 PKS 8074506708 12 49 R2021044 随机变量与随机过程 Dr P Srinivasulu 教授 博士 19 19 35 PKS 9676136356 13 7W R2021011 数学-III Dr. D Naga Bhargavi 助理教授 博士 18 18 NN GTR 9490514627
64位SRAM内存阵列的设计和性能评估
高能电荷颗粒。电子孔对。电场将这些电子孔对分开，然后在敏感节点上收集。由于电荷积累而产生了短的电压脉冲。[5]。高密度记忆以及电子设备在生物应用中至关重要。低电压下运行记忆的主要基本原理是在尽可能少的能量的同时最大化电池寿命。正常6T SRAM单元的读取过程噪声免疫很小。随着电源电压的降低，噪声免疫力显着降低。结果，标准6T SRAM无法在低电源电压下操作。已知脱钩的7T和8T SRAM细胞的利用是通过将存储节点与位线分离出来，从而增强了读取操作过程中的噪声免疫。但是，值得注意的是，这些细胞具有相当大的泄漏功率。即使数百万个SRAM细胞可能保持在“待机状态”状态，记忆的功耗呈指数增长。[6] [7] [8] [9] [10]。嵌入式内存配置已通过现代VLSI（非常大规模的集成）系统增强。在处理RAM时，将DRAM（动态随机访问存储器）和SRAM（静态随机访问存储器）之间的区分至关重要。“静态”一词是指所有组件始终耦合到VDD或VSS的电路，从而消除了浮动节点问题，并允许仅使用电容器和单个晶体管构建DRAM单元。7T SRAM“随机”一词表示可以在需要时访问数据，并在可以存储的任何地方访问。访问需要内存搜索和位存储。每个单元存储一点点。[11] [12] [13]。SRAM单元是由晶体管和闩锁建造的。电容器都用于存储数据和检索数据，但是充电和排放它们的过程需要大量精力和时间。此益处是SRAM细胞广泛使用SOC的主要原因。[14] [15] [16] [17]，其中它们是设计和实施的重要组成部分。响应于当前SOC技术的功耗降低和更高生产率的需求增加，已经创建了多种SRAM细胞设计，每种SRAM细胞设计都经过优化，以表现出色。这导致可以存储在给定数量的空间中的记忆量显着增加。
布莱恩·纳特教授
Tarter, D., Nutter, B. (2022)。Haar 小波树的快速编码。IEEE 数据压缩会议论文集。Parmar, H.、Nutter, B.、Long, R.、Antani, S.、Mitra, S. (2021)。使用 t-SNE 可视化 fMRI 的时间脑状态变化。医学影像杂志，8 (4)。Parmar, H.、Nutter, B.、Long, R.、Antani, S.、Mitra, S. (2020)。使用深度学习 3D-CNN 对 fMRI 数据进行阿尔茨海默病的时空特征提取和分类。医学影像杂志。Nutter, C.、Nutter, B. (2020)。在竞争性录取专业中取得成功。全国学生保留研讨会论文集。学生保留和数据交换联盟。 Bazgir, O.、Walden, E.、Nutter, B.、Mitra, S. (2020)。一种用于量化代谢物浓度的新型数据驱动磁共振波谱信号分析框架。算法。Johnston, D.、Nutter, B.、Gale, R. (2020)。通过新颖的 S 参数测量技术进行 IC 辨别。IEEE 国际仪器和测量会议论文集。Parmar, H.、Mitra, S.、Nutter, B.、Long, R.、Antani, S. (2020)。使用 t-SNE 可视化和检测大脑状态的变化。IEEE SSIAI 论文集。Parmar, H.、Nutter, B.、Mitra, S.、Long, R.、Antani, S. (2020)。用于阿尔茨海默病分类的 fMRI 的体积 3D CNN 深度学习。 SPIE 医学成像论文集。Rizkalla, M.、Patnala, M.、Yadav, A.、Williams, J.、Gopinath, A.、Nutter, B.、Ytterdal, T. (2020)。GaN TFET、FinFET 和 GNRFET 技术中 8T 静态 RAM 单元的低功耗高速性能——综述。固态电子学，163。Parmar, H.、Nutter, B.、Long, R.、Antani, S.、Mitra, S. (2019)。基于主成分分析从 4D fMRI 数据中自动消除信号漂移和全局波动作为 fMRI 数据分析的主要预处理步骤。SPIE 医学成像论文集。Gupta, S.、Petrie, C.、Rao, V.、Nutter, B. (2018)。智能校园 HVAC 系统的节能控制方法。IEEE 绿色技术会议论文集。 Parmar, H., Liu, X., Nutter, B., Mitra, S. (2018)。f-SIM：使用数字脑模型和建模噪声的准现实 fMRI 仿真工具箱。IEEE SSIAI 2018 论文集。Bazgir, O., Mitra, S., Nutter, B., Walden, E. (2018)。磁共振波谱中的全自动基线校正。IEEE SSIAI 2018 论文集。Liu, X., Nutter, B., Mitra, S. (2018)。用于研究稳健功能连接的人类大脑高同质性功能分区。IEEE SSIAI 2018 论文集。专利
科技在国民经济复苏中的作用...
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