XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search SystemCrossbar
RP2040 数据表
2.1.1. AHB-Lite Crossbar . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . ....................................................................................................................................................................................................................... 17 2.1.3. APB 桥....................................................................................................................................................................................................................... ........................................................................................................................................................................................ ........................................................................................................................................................................ ........................................................................................................................................................................................ ........................................................................................................................................................................................ ........................................................................................................................................................................................ ........................................................................................................................................................................................ 17 2.1.4. 窄 IO 寄存器写入.................... ... ....................................................................................................................................................................................................................................... 18 2.2. 地址映射....................................................................................................................................................................................................... ....................................................................................................................................................................... ....................................................................................................................................................................... ....................................................................................................................................................................... ....................................................................................................................................................................................... ....................................................................................................................................................................................... ....................................................................................................................................................................................... ...24
模拟和混合信号集成电路实验室。
一种学习率可靠和可靠的Tiox回忆录阵列，可用于稳健，快速，准确的神经形态计算，高级科学（2022）一种具有RRAM Crossbar阵列和随机神经元的硬件和能源有效的在线学习神经网络，具有对工业性电子构造的功能，具有良好的工业单位（2020）（202020）Wox wox Networks, IEEE Transactions on Nanotechnology (2020) A Compressive Sensing CMOS Image Sensor with Partition Sampling Technique, IEEE Transactions on Industrial Electronics (2020) An On-Chip Binary-Weight Convolution CMOS Image Sensor for Neural Networks, IEEE Transactions on Industrial Electronics (2020) A Power and Area Efficient CMOS Stochastic Neuron for使用电阻横梁阵列的神经网络，生物医学电路和系统的IEEE交易（2019年）基于Memristor跨BAR阵列的神经网络，IEEE Transactions，电子设备上的IEEE Transactions（2019）
一种基于灵活电源交叉开关的软件架构...
因此，本文提出了一种新颖的直流微电网 (DCMG) 交叉开关架构，可以将时变电气拓扑安装到现有的物理架构上。我们通过提出一种以电源交叉开关为中心的系统组织来改进最先进的技术，该系统支持软件定义的电气拓扑和相应的数字控制架构。这使得能够处理从一组能源参与者到另一组能源参与者的动态和透明切换（切换操作）。我们的方法通过其灵活性提供了显着的优势，例如通过选择电源和负载之间的适当路由来最大限度地减少配电/转换损耗。由于数字控制架构对多个电压和电流进行恒定的高频监控，因此该方法能够设置一种反应性故障检测和缓解措施，能够在不中断能源输送的情况下从各种故障中恢复。
基于DNA折纸的电子读取仅读取记忆
抽象的脱氧核糖核酸（DNA）已成为设计下一代超高密度存储设备的有前途的构建块。尽管DNA本质上是高度耐用且密度极高的，但其作为存储设备基础的潜力目前受到诸如昂贵且复杂的制造过程以及耗时的阅读工艺操作等限制的阻碍。在本文中，我们建议将DNA横梁阵列体系结构用于电气可读的读取 - 单位（DNA-ROM）。对于DNA-ROM，我们选择了两个DNA链分别代表位1和位0。DNA电荷传输已通过接触-DNA接触设置进行了研究。从DNA电荷运输研究中获得的结果已用于分析横梁阵列。通过将图像加载到128×128横杆上，对性能进行了分析。对于此应用，我们已经观察到了4.52％的位错误率，功耗为6.75 µW。
具有非线性选择器和电阻切换行为的双功能TA/TAOX/RU设备
由于简单的金属/绝缘子/金属（MIM）结构，快速速度，低功耗和高积分密度，因此已被认为是非易失性记忆的有前途的候选日期。1 - 3横梁阵列体系结构是一种非常有效且简单的手段，可实现高密度积分，较小的存储器大小为＆4 f 2。4,5由于通过欧姆和基尔chhoQ的定律直接完成点产品，因此Memristor Crossbar阵列非常适合某些特定的C应用，例如，神经形态计算系统。6 - 11然而，最先进的备忘录的神经形态计算中的阵列大小很小，从而限制了回忆计算系统的实际应用。为了实现大规模阵列，稳定且均匀的电阻开关设备是基本要求。12此外，Sneak Path问题是由阵列中未指定的单元引起的泄漏电流造成的严重挑战，这会导致阵列大小的限制并读取/写入错误。要克服潜行路径问题，选择设备（选择器），例如二极管，13
具有非线性选择器和电阻切换行为的双功能TA/TAOX/RU设备
由于简单的金属/绝缘子/金属（MIM）结构，快速速度，低功耗和高积分密度，因此已被认为是非易失性记忆的有前途的候选日期。1 - 3横梁阵列体系结构是一种非常有效且简单的手段，可实现高密度积分，较小的存储器大小为＆4 f 2。4,5由于通过欧姆和基尔chhoQ的定律直接完成点产品，因此Memristor Crossbar阵列非常适合某些特定的C应用，例如，神经形态计算系统。6 - 11然而，最先进的备忘录的神经形态计算中的阵列大小很小，从而限制了回忆计算系统的实际应用。为了实现大规模阵列，稳定且均匀的电阻开关设备是基本要求。12此外，Sneak Path问题是由阵列中未指定的单元引起的泄漏电流造成的严重挑战，这会导致阵列大小的限制并读取/写入错误。要克服潜行路径问题，选择设备（选择器），例如二极管，13
基于高性能神经形态计算的低变差阈值开关设备振荡神经元
摘要：高功率和低变异性人工神经元设备非常需要高性能神经形态综合。在本文中，基于低可变性Ag纳米（NDS）阈值开关（TS）设备的振荡神经元具有低操作电压，较大的ON/OFF/OFF比率和高均匀性。测量结果表明，该神经元的示范在低至1 V的施加电压下表现出自振荡行为。振荡频率随施加的电压脉冲振幅而增加，并且随着载荷电阻而降低。然后，当振荡神经元连接到用于神经形态计算的RRAM Crossbar AR-Ray的输出时，可以准确地评估电阻随机记忆（RRAM）突触权重。同时，模拟结果表明，由于AG NDS TS设备的高开/OFF比（> 10 8），我们的振荡神经元可以通过我们的振荡神经元来支持大的RRAM横杆阵列（> 128×128）。此外，AG NDS TS设备的高均匀性有助于提高输出频率的分布并抑制神经网络识别精度的降解（<1％）。因此，基于AG NDS设备的开发的振荡神经元显示出对未来神经形态计算应用的巨大潜力。
eNDED-MIKROCONTROLLER在der Praxis中
多项微控制器体系结构概念概念概念说明多项架构 - 均匀 /异质性多核心体系结构，具有共享内存和 /或非共享存储器软件方面，可用于多层处理核心核心接口和内存： （1级内存），全局/共享SRAM（级别2内存），snoop逻辑（高速缓存连贯） - 命令吞吐量（MIPS）的要求 - 核心同步 - coprifiseor功能 - 新的核心总线系统（New Core Bus Systems（CrossBar） - 信号量信号器 - 存储器控制 - 访问控制（Access Protection） - 多重点中断处理 - 元素启动和初始化：启动过程，主和辅助CPU插头接口的设置
一种用于实现随机二进制尖峰时间相关可塑性的 CMOS-忆阻器混合系统
本文介绍了一个完全实验性的混合系统，其中使用定制的高阻态忆阻器和采用 180 nm CMOS 技术制造的模拟 CMOS 神经元组装了一个 4 × 4 忆阻交叉脉冲神经网络 (SNN)。定制忆阻器使用 NMOS 选择晶体管，该晶体管位于第二个 180 nm CMOS 芯片上。一个缺点是忆阻器的工作电流在微安范围内，而模拟 CMOS 神经元可能需要的工作电流在皮安范围内。一种可能的解决方案是使用紧凑电路将忆阻器域电流缩小到模拟 CMOS 神经元域电流至少 5-6 个数量级。在这里，我们建议使用基于 MOS 阶梯的片上紧凑电流分配器电路，将电流大幅衰减 5 个数量级以上。每个神经元之前都添加了这个电路。本文介绍了使用 4 × 4 1T1R 突触交叉开关和四个突触后 CMOS 电路的 SNN 电路的正确实验操作，每个电路都有一个 5 个十进制电流衰减器和一个积分激发神经元。它还演示了使用此小型系统进行的一次性赢家通吃训练和随机二进制脉冲时间依赖可塑性学习。
![arxiv：2301.13241v1 [Quant-ph] 2023年1月30日](/simg/5\5a5055a34d22fff8d45e7d5f1ebca3ed82481e2f.webp)
arxiv：2301.13241v1 [Quant-ph] 2023年1月30日
尽管NISQ设备受到严格限制，但已经开发了硬件和算法 - 感知的量子电路映射技术，以实现成功的算法执行。由于实验设备及其小尺寸的稀缺性，对自旋量子量子处理器的映射和汇编实现没有太多关注。但是，基于它们的高可扩展性潜力和快速进步，及时开始在此类设备上探索解决方案。在这项工作中，我们讨论了具有共享控件的可扩展横文架构的独特映射挑战，并引入Spinq，这是第一个用于可扩展自旋量子体系结构的本机编译框架。Spinq的核心是综合策略，该策略旨在解决横杆的唯一操作约束，同时考虑编译可伸缩性并获得O（n）计算复杂性。为了评估Spinq在这种新颖体系结构上的性能，我们编制了一组明确定义的量子电路，并基于多个指标（例如Gate开销，深度开销和估计的成功概率）进行了深入的分析，这反过来又使我们能够创建独特的映射和建筑洞察力。最后，我们提出了新型的映射技术，这些技术可能会提高该体系结构上的算法成功率，并有可能激发有关其他可扩展自旋量子体系结构的量子电路映射的进一步研究。