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生物逼真的神经形态应用的新兴多模式备忘录
摘要来自不同模式的感觉信息（例如触摸和视觉）的集成对于执行决策，学习和记忆等行为功能的生物具有至关重要的。使用电子支持的人工实施人类多感知感知对于实现有效的人类机器相互作用具有重要意义。由于它们与生物突触的结构和功能相似性，回忆录正出现为有希望的纳米版本，用于发展人工神经形态感知。回忆设备可以感觉到多维信号，包括光，压力和声音。他们的传感器计算体系结构代表了有效的多模式感知的理想平台。我们回顾了多模式回忆技术的最新进展及其在具有视觉，嗅觉，听觉和触觉信息的复杂刺激的神经形态感知中的应用。在设备级别上，还引入了操作模型和正在进行的机制。最后，我们讨论了与这一快速发展的研究领域相关的挑战和前景。
超低电压生物电压忆阻器的最新进展
由模拟大脑生物电信息处理的忆阻器构建的神经形态系统可能会克服传统计算架构的限制。然而，仅靠功能模拟可能仍无法实现生物计算的所有优点，生物计算使用 50-120 mV 的动作电位，至少比传统电子设备中的信号幅度低 10 倍，以实现非凡的功率效率和有效的功能集成。因此，将忆阻器中的功能电压降低到这种生物幅度可以促进神经形态工程和生物模拟集成。本综述旨在及时更新这一新兴方向的努力和进展，涵盖设备材料成分、性能、工作机制和潜在应用等方面。
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计划年度为 2023 年 7 月 1 日至 2024 年 6 月 30 日 1. 计划目的 加州大学临床企业管理认可计划（CEMRP 或计划）的目的是为负责实现或超越关键临床企业目标的员工提供风险可变的激励薪酬机会。与医疗行业惯例一致，加州大学健康系统使用基于绩效的激励薪酬计划来鼓励和奖励实现特定的财务和/或非财务目标（例如，护理质量或患者满意度和安全、预算绩效）以及与临床企业使命相关的战略目标。该计划的年度短期激励 (STI) 部分为参与者提供了一个机会，根据与加州大学健康企业的使命和目标相关的特定年度财务、非财务和战略目标的实现情况，获得非基础建设现金奖励。为期三年的长期激励 (LTI) 部分是一种非基础建设激励措施，旨在鼓励和奖励 UC Health 企业的高管实现多年战略计划，以支持和强化那些将促进 UC Health System 整体长期成功的成果，强调长期战略计划的重要性。此外，LTI 通过补充（但不重复）临床企业管理认可计划其余部分的重点，帮助留住实现多年组织目标所需的高管人才。UC Health 执行副总裁 (EVP) 和 UC Health System 每个地点的首席执行官 (CEO) 将参与 LTI。总之，该计划鼓励团队合作以实现具有挑战性的组织目标，同时鼓励个人参与者通过个人和/或部门绩效目标努力实现个人卓越。2. 计划监督 该计划的制定、管理和解释将由一个独立的行政监督委员会 (AOC) 监督，该委员会由以下人员组成：
未来是模拟的：基于Memristor的模拟计算
当前的网络功能在固定的编程规则上很大程度上建立，并且缺乏支持更具表现力的学习模型的能力，例如使用神经形态计算的脑启发的认知计算模型。造成这种缺点的主要原因是基于TCAM基于TCAM的数字数据包处理器的巨大能源消耗和限制。在这项研究中，我们表明，来自模拟领域的最新新兴技术具有很高的潜力，可以以能效和表现力，所谓的认知功能支持网络功能。我们建立了一个名为Memristors的新技术，建立了一个模拟数据包处理架构。我们开发了一种新颖的模拟匹配性记忆，称为概率内容 - 可寻址内存（PCAM），用于支持确定性和概率匹配函数。我们开发了程序抽象，并显示了PCAM对基于队列管理的模拟网络功能的支持。对回忆录芯片的实验数据集的分析仅显示0。01 fj/bit/能量消耗的单元，用于响应模拟计算，比数字计算少50倍。
基于忆阻器的可靠安全混沌通信，可抵御窃听者和不受信任的代工厂
混沌是一种确定性现象，在特定条件下，状态向量的轨迹变得周期性且对初始条件极为敏感，发生在非线性动态系统中。虽然传统的基于电阻的混沌通信主要关注网络上信息的安全传输，但由于外包制造，收发器本身可能会受到损害。随着资源受限的植入式和可穿戴设备中无线传感器的增长，如果传输的信息可靠且发射机设备安全，混沌通信可能是一个不错的选择。我们相信，作为第四个基本两端电路元件的忆阻器可以缩小可靠通信和安全制造之间的差距，因为它的电阻可以由设计人员而不是代工厂编程和保存。因此，在本文中，我们提出了一种基于忆阻器的蔡氏混沌收发器，它在存在窃听者的情况下都是可靠的，并且在不受信任的代工厂面前是安全的。具体来说，我们考虑相同忆阻器值下的发射器和接收器对，以显示
新兴的忆阻人工神经元和突触装置......
自从 20 世纪中叶麦卡洛克-皮茨神经元 1 和感知器 2 模型诞生以来，人工智能 (AI) 或人工神经网络 (ANN) 在很大程度上仍然是一个计算机科学术语。由于计算能力不足，本世纪后期的进展受到阻碍。1980-2000 年期间的集成电路制造无法在单个处理器和内存芯片上高密度集成晶体管。因此，在深度神经网络 (DNN) 或深度卷积神经网络 (DCNN) 3 上运行模拟并存储指数级累积的数据在时间和能源成本方面是不切实际的，尽管当时 ANN 模型已经相对完善 4-10 。随着芯片密度的提升以及对摩尔定律的追求带来的图形处理单元 (GPU) 等多核处理器的出现，再加上更高效的 ANN 算法 3,11,12，计算能力瓶颈在本世纪初得到成功解决。2012 年，具有十亿个连接的 DNN 被证明能够识别猫和人体等高度概念化的物体 13。同年，DNN 被证明在图像分类准确率方面与人类不相上下（基于 MNIST 数据库），甚至在交通标志识别方面也超越了人类 14。脉冲神经网络 (SNN) 由 Maass 于 1995 年提出 15,16，它采用脉冲
基于忆阻器的轻量级、高鲁棒性的混合神经网络
基于忆阻器的神经形态计算在高速、高吞吐量信号处理应用（如脑电图 (EEG) 信号处理）中显示出巨大潜力。尽管如此，单晶体管单电阻 (1T1R) 忆阻器阵列的大小受到器件非理想性的限制，这阻碍了大型复杂网络的硬件实现。在本文中，我们提出了深度可分离卷积和双向门循环单元 (DSC-BiGRU) 网络，这是一种基于 1T1R 阵列的轻量级且高度稳健的混合神经网络，通过混合 DSC 和 BiGRU 块，能够在时间、频率和空间域中有效处理 EEG 信号。在确保网络分类准确性的同时，网络规模减小了，网络稳健性提高了。在模拟中，通过统计分析将测得的 1T1R 阵列的非理想性带入网络中。与传统卷积网络相比，在阵列成品率95%、容错率5%的条件下，网络参数减少了95%，网络分类准确率提高了21%。该工作表明，基于忆阻器阵列的轻量级、高鲁棒网络对于依赖低消耗和高效率的应用具有巨大的前景。
忆阻材料、器件和系统的最新进展和未来前景
摘要：忆阻技术已迅速崛起，成为传统 CMOS 技术的潜在替代品，而传统 CMOS 技术在发展过程中面临着根本性的限制。自 2008 年氧化物基电阻开关被证明可用作忆阻器以来，忆阻器件因其仿生记忆特性而备受关注，有望显著改善计算应用的功耗。本文，我们全面概述了忆阻技术的最新进展，包括忆阻器件、理论、算法、架构和系统。此外，我们还讨论了忆阻技术各种应用的研究方向，包括人工智能硬件加速器、传感器内计算和概率计算。最后，我们对忆阻技术的未来进行了前瞻性展望，概述了该领域进一步研究和创新的挑战和机遇。通过提供忆阻技术最新进展的最新概述，本综述旨在为该领域的进一步研究提供信息和启发。关键词：忆阻器、内存计算、电阻开关存储器、铁电存储器、相变存储器、离子插层电阻、记忆晶体管、神经形态计算、传感器内计算
神经形态计算的纤维形Cu-ion扩散的回忆录
摘要 - 纤维形的备忘录吸引了人们作为潜在的可穿戴电子产品的关注。在这里，为人工突触和神经形态计算提供了带有纤维形状的Cu-ion扩散的备忘录。纤维形扩散的备忘录在扫描扫描下表现出逐渐的电导调节特性。Memristor成功地实现了典型的突触可塑性，包括EPSC，PPF，PPD，LTP/LTD和学习行为。散射回忆器的活性Cu 2 +与生物突触中的Ca 2 +扩散相似，这是实现突触可塑性功能的基础。纤维形的Cu 2 +扩散的回忆录充当人造突触为下一代可穿戴神经形态计算系统铺平道路。
基于纳米结构双层 ZrOx/Au 薄膜的双端忆阻器的增强和抑制行为
摘要 模拟突触功能（例如增强和抑制）对于开发人工神经形态结构具有战略意义。通过在去除开关信号后利用电阻水平的逐渐放松，忆阻器可以定性地再现生物突触的短期可塑性行为。为此，已经提出了各种基于纳米制造的金属氧化物半导体堆栈的忆阻器。在这里，我们介绍了一种不同的制造方法，该方法基于以双层平面配置沉积的簇组装纳米结构氧化锆和金薄膜（ns-Au / ZrO x）。该装置表现出具有短期记忆和增强/抑制的忆阻行为。观察到的松弛可以用拉伸指数函数来描述。此外，在重复脉冲应用下，短期现象的特征时间会动态变化。我们的纳米结构装置的特点是与其他纳米级忆阻装置相比，导电路径长度明显更长；氧化锆纳米结构薄膜的使用使得该装置与神经元细胞培养兼容。