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CMOS-MEMRISTOR混合动力突触的设计及其在耐噪声的尖峰神经网络
鉴于数据量的越来越多，有一个显着的研究重点是硬件，可提供低功耗的高计算性能。值得注意的是，神经形态计算，尤其是在利用基于CMO的硬件时，已经表现出了有希望的研究成果。此外，越来越强调新兴突触设备（例如非挥发性记忆（NVM）），目的是实现增强的能量和面积效率。在这种情况下，我们设计了一个硬件系统，该硬件系统采用了1T1R突触的一种新兴突触。Memristor的操作特性取决于其与晶体管的配置，特别是它是位于晶体管的源（MOS）还是排水口（MOS）。尽管其重要性，但基于Memristor的操作电压的1T1R配置的确定仍然不足以在现有研究中探索。为了实现无缝阵列的扩展，至关重要的是要确保单位单元格适当设计以从初始阶段可靠地操作。因此，对这种关系进行了详细研究，并提出了相应的设计规则。香料模型。使用此模型，确定最佳晶体管选择并随后通过仿真验证。为了证明神经形态计算的学习能力，实现了SNN推理加速器。此实现利用了一个基于在此过程中开发的验证的1T1R模型构建的1T1R数组。使用降低的MNIST数据集评估了精度。结果证明了受大脑功能启发的神经网络操作成功地在高精度而没有错误的硬件中实现。此外，在DNN研究中通常使用的传统ADC和DAC被DPI和LIF神经元取代，从而实现了更紧凑的设计。通过利用DPI电路的低通滤波器效应来进一步稳定该设计，从而有效地降低了噪声。
混合忆阻器-CMOS 神经元，用于全硬件忆阻脉冲神经网络中的原位学习
混合忆阻器-CMOS神经元用于全硬件忆阻脉冲神经网络的原位学习 张旭萌 #1,2,3、陆建 #2、王睿 2,3、魏劲松 2、石拓 2,4、窦春梦 2,3、吴祖恒 2,3、尚大山 2,3、幸国忠 2,3、刘奇*1,2、刘明 1,2 1 复旦大学前沿芯片与系统研究所，上海 200433，中国，2 中国科学院微电子研究所微电子器件与集成技术重点实验室，北京 100029，中国，3 中国科学院大学，北京 100049，中国，4 浙江实验室，杭州 311122。 E-mail: qi_liu@fudan.edu.cn #这些作者对这项工作做出了同等贡献。摘要：
使用3D复活性神经形态系统监测帕金森氏病的时间域特征
帕金森氏病（PD）是一种流行的神经退行性疾病，影响了全球数百万患者（Ghasemi等，2018； Zhou等，2018）。尽管可以使用各种药物来减轻症状，但由于耐药性，它们的有效性随着时间的流逝而趋于降低。因此，PD患者的后期阶段需要更高的药物剂量，这可能会显着影响认知能力和心理健康（Dostrovsky和Lozano，2002； Arlotti等，2016）。为了应对这一挑战，深度脑刺激（DBS）已成为晚期PD患者的一种新型疗法。在DBS系统中，将电极植入大脑中的特定靶标，以通过植入PD患者胸部的电池供电的可编程刺激器传递电刺激信号。当前的DBS系统连续将刺激信号带到大脑，而不论患者的临床状态如何，被称为开环DBS（OL-DBS）系统（Ghasemi等，2018; Zhou等，2018; Lozano等，2019）。当前OL-DBS技术的僵化方式提出了两个关键问题：（1）高频刺激会引起严重的认知和精神病副作用，例如言语缺陷和认知功能障碍（Dostrovsky和Lozano，2002; Deuschl等，2006; Massano; Massano and Garrotti; Allotti; Allotti; Allotti; Allotti; （2）连续刺激迅速排出了能源无能的硬件平台的电池（Salam等，2015; Shukla，2015; Ghasemi等，2018; Jovanov等，2018; Shah等，2018; Zhou等，2018）。因此，已经提出了一个闭环DB（Cl-DBS）系统（He等，2021），以通过合并反馈循环来解决OL-DBS系统的局限性。此反馈循环允许根据不同严重的PD症状检测PD症状和优化刺激冲动。CL-DBS系统被广泛识别为DBS系统的未来开发方向（Allen等，2010; Rosin等，2011; Carron等，2013; Shukla，2015; Shukla，2015; Arlotti等，2016; Little等，2016; Little等，2016; Rossi等，2016; Ghasemi等，2016; Ghasemi等，2018 al。 Lozano等人，2019年； Velisar等人，2019年）。在CL-DBS系统中，根据PD患者的临床症状自动调整刺激参数。研究表明，与固定范式相比，具有实时适应性刺激的闭环范式产生的不愉快的副作用和更大的临床益处（He等，2021; Su等，2021）。CL-DBS系统（Marceglia等，2007; Little等，2013; Priori等，2013; Wu等，2015; He et al。，2021）。
特别会议公告：人工智能和边缘计算的回忆神经形态设备和电路的进展
会话描述：随着半导体技术接近缩小范围的局限性，对传统冯·诺伊曼建筑的替代方案的需求也会增长。神经形态计算，受人脑的结构和功能的启发，是一种有希望的解决方案，尤其是用于开发智能系统，例如视觉处理器，听觉系统和机器人运动。设备技术，电路设计和计算建模的最新突破使联合研究人员来自不同的领域，包括电子，计算机科学，神经科学，材料科学和设备制造。这些相互交流的旨在为人工智能（AI）应用（AI）应用和神经形态硬件创建更有效的电子系统，而与传统CMOS相比，它更准确地复制了生物神经网络。将备忘录集成到设计工具包中有望将进步推向摩尔定律，从而开发可以感知的智能，多功能系统，
由原位软和硬X射线光电谱图研究的基于HFO2的设备中的陷阱辅助的回忆开关
今天的数字计算机基于内存和计算的分离。因此，必须将数据从存储位置不断传输到传统计算体系结构中的计算位置，反之亦然，从而导致高潜伏期和能量能量。[1-3]一个为某些应用而克服这种所谓的von Neumann瓶颈的潜在概念是神经形态计算体系结构的发展，该构建体的目的是模仿人脑中的信息处理。[4-7]在生物学中，信息处理发生在庞大的神经元和突触网络中，而没有计算和记忆之间的身体分离，[8]在感觉处理，运动控制和模式识别等任务中产生了令人印象深刻的性能，[9]同一时间消耗较小的能量，比数字计算机要少的数量计算机需要进行类似的任务。[5,6,10,11]
基于Core -Shell cspbbr3@graphDiyne纳米晶体的光学调制双模式磁带阵列，用于完全回忆性神经形态计算硬件
在人工智能（AI）和物联网（IoT）时代，包括图像，声音，气味和伤害在内的大量感官数据是从外部环境中感知的，对以数据为中心任务的处理速度和能源效率施加了关键要求。1 - 3，尽管已经做出了巨大的努力来提高von Neumann计算机的计算能力和效率，但物理分离的处理和内存单元之间的恒定数据不可避免地会消耗巨大的能量并诱导计算潜伏期。4 - 9另外，基于人工神经网络（ANN）的人脑启发的神经形态计算已经证明了其在AI和机器学习等数据密集应用中的巨大优势。必须开发ANN的硬件实施，即人工突触和神经元，以模仿生物突触和神经元的生理活性。近年来，已经提出了各种神经形态设备，10 - 13，由于其简单的结构，高积分密度，高运行速度，低能量消耗和模拟行为，两个末端的内置构件被认为是最有希望的候选者。1,2,7,8,14 - 17尤其是，最近具有挥发性阈值转换（TS）行为的新型扩散的回忆录已证明它们在泄漏的整合和火灾（LIF）神经元中的潜力，5,7,18,19,19
memtorch- researchOnline@jcu
回忆设备已显示出巨大的希望，可以促进加速度并提高深度学习（DL）系统的功能效率。使用这些电阻随机访问mem-Ory（RRAM）设备构建的跨栏架构可用于实施各种内存计算操作，例如多重积累（MAC）和独立的卷积，这些卷积被广泛用于深度神经网络（DNNS）和卷积神经网络（Cnnns）和卷积神经网络（CNNS）（CNNS）（CNNS）。然而，回忆设备面临着衰老和非理想性的关注，这些设备限制了备忘录深度学习系统（MDLSS）的准确性，可靠性和鲁棒性，应在电路级别实现之前考虑。此原始软件出版物（OSP）介绍了Memtorch，这是一个开源1框架，用于大规模的大规模回忆DL模拟，并重新确定了对设备非思想的共同模拟的重点。MEMTORCH还促进了钥匙横梁外围电路的共同销售。Memtorch采用了现代化的软件工程方法，并直接与知名的Pytorch机器学习（ML）库集成。
基于质子的化学物质水溶液
的回忆设备，电阻取决于应用电信号的历史的电元素，是未来数据存储和神经形态计算的领先候选者。回忆设备通常依赖于固体技术，而水性回忆设备对于生物学至关重要 - 相关应用，例如下一代 - 一代大脑 - 机器接口。在这里，我们报告了一个简单的石墨烯 - 基于水的水性设备，具有长期和可调的内存，由可逆电压调节 - 诱导的界面酸 - 通过通过石墨烯选择性质子渗透来启用的基本平衡。表面 - 特异性振动光谱验证了石墨烯电阻率的记忆是否来自通过石墨烯的滞后质子渗透而产生的，这显然是从石墨烯/水界面上界面水的重组。质子渗透会改变石墨烯CAF 2底物上的表面电荷密度，从而影响石墨烯的电子迁移率，并引起突触 - 例如电阻率动力学。结果为开发实验性直发和概念简单的基于水解的神经形态电离的方式铺平了道路。
基于忆阻器的内存计算
摘要 随着基于忆阻技术的内存计算系统的迅速兴起，将此类内存设备集成到大规模架构中是需要解决的主要问题之一。在本文中，我们研究了基于 HfO 2 的忆阻设备在大规模 CMOS 系统（即 200 毫米晶圆）中的集成。分析了单金属-绝缘体-金属设备的直流特性，同时考虑了设备间的差异和开关特性。此外，还分析了样品原始状态下漏电流水平的分布，并将其与被测设备中未成形的忆阻器数量相关联。最后，将得到的结果拟合到基于物理的紧凑模型中，从而可以将其集成到更大规模的模拟环境中。
