XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search System传输带
使用...
摘要 - 我们使用管状空心光子光子晶体纤维的高温感测测量进行报告，该光子晶体纤维显示出由八个2.4 µm厚的覆层管形成的微观结构。与在可见的和红外范围内运行的其他空心纤维相比，我们纤维的覆层管的厚度较大，其透射光谱中的多个狭窄的透射频段（在光谱范围为400 nm和950 nm之间的6个带中），并使温度传感测量的实现有益。我们设备的操作原理基于温度变化引起的纤维传输带的热效应和热膨胀引起的光谱移位。为了研究传感器操作，我们在坡道和坡道的场景中都监测了纤维传输带的光谱位置，从室温到1085ºC。此外，我们通过评估描述纤维传输特征的分析模型来研究优化机会，并讨论了增强传感器性能的替代方法。此外，我们的纤维表征实验表明，与管状空心核纤维中的缩放定律相一致的限制损失趋势。我们因此了解，本手稿中呈现的结果突出了基于微观结构的空心光纤的温度传感器开发的相关途径，并带有厚厚的覆层管。
研究论文 控制能带退化和晶格应变以实现非凡的 PbTe 热电材料
事实证明，最大化能带简并度和最小化声子弛豫时间对于推进热电学是成功的。与单碲化物合金化已被公认为是收敛 PbTe 价带以改善电子性能的有效方法，同时材料的晶格热导率仍有进一步降低的空间。最近有研究表明，声子色散的加宽衡量了声子散射的强度，而晶格位错是通过晶格应变波动实现这种加宽的特别有效的来源。在本研究中，通过精细控制 MnTe 和 EuTe 合金化，由于涉及多个传输带，PbTe 价带边缘附近的电子态密度显著增加，而密集的晶内位错的产生导致声子色散有效加宽，从而缩短声子寿命，这是由于位错的应变波动较大，这已由同步加速器 X 射线衍射证实。电子和热改进的协同作用成功地使平均热电性能系数高于工作温度下 p 型 PbTe 的报道值。
基于 RRAM Crossbar 的神经形态脑接口...
摘要 — 实时尖峰分类和处理对于闭环脑机接口和神经假体至关重要。具有数百个电极的高密度多电极阵列的最新发展使得能够同时记录来自大量神经元的尖峰。然而，高通道数对实时尖峰分类硬件的数据传输带宽和计算复杂性提出了严格的要求。因此，有必要开发一种专门的实时硬件，该硬件可以在高吞吐量下动态地对神经尖峰进行分类，同时消耗最少的功率。在这里，我们介绍了一种实时、低延迟的尖峰分类处理器，它利用高密度 CuO x 电阻交叉开关以大规模并行方式实现内存尖峰分类。我们开发了一种与 CMOS BEOL 集成兼容的制造工艺。我们广泛描述了 CuO x 存储设备的开关特性和统计变化。为了使用交叉开关阵列实现尖峰分类，我们开发了一种基于模板匹配的尖峰分类算法，该算法可以直接映射到 RRAM 交叉开关上。通过使用合成和体内细胞外脉冲记录，我们通过实验证明了高准确度的节能脉冲分类。与基于 FPGA 和微控制器的其他硬件实现相比，我们的神经形态接口在实时脉冲分类的面积（减少约 1000 倍面积）、功率（减少约 200 倍功率）和延迟（对 100 个通道进行分类的延迟为 4.8μs）方面均有显著改善。
标题 基于 RRAM 交叉阵列的神经形态脑接口，用于高通量实时脉冲分类
实时尖峰分类和处理对于闭环脑机接口和神经假体至关重要。具有数百个电极的高密度多电极阵列的最新发展使得能够同时记录来自大量神经元的尖峰。然而，高通道数对实时尖峰分类硬件的数据传输带宽和计算复杂性提出了严格的要求。因此，有必要开发一种专门的实时硬件，该硬件可以在高吞吐量下动态分类神经尖峰，同时消耗最少的功率。在这里，我们介绍了一种实时、低延迟尖峰分类处理器，它利用高密度 CuO x 电阻交叉开关以大规模并行方式实现内存尖峰分类。我们开发了一种与 CMOS BEOL 集成兼容的制造工艺。我们广泛描述了 CuO x 存储设备的开关特性和统计变化。为了使用交叉开关阵列实现尖峰分类，我们开发了一种基于模板匹配的尖峰分类算法，该算法可以直接映射到 RRAM 交叉开关上。通过使用合成和体内细胞外脉冲记录，我们通过实验证明了高准确度的节能脉冲分类。与基于 FPGA 和微控制器的其他硬件实现相比，我们的神经形态接口在实时脉冲分类的面积（减少约 1000 倍面积）、功率（减少约 200 倍功率）和延迟（对 100 个通道进行分类的延迟为 4.8μs）方面均有显著改进。
基于 RRAM 交叉阵列的神经形态脑接口，用于高通量实时脉冲分类
实时尖峰分类和处理对于闭环脑机接口和神经假体至关重要。具有数百个电极的高密度多电极阵列的最新发展使得能够同时记录来自大量神经元的尖峰。然而，高通道数对实时尖峰分类硬件的数据传输带宽和计算复杂性提出了严格的要求。因此，有必要开发一种专门的实时硬件，该硬件可以在高吞吐量下动态分类神经尖峰，同时消耗最少的功率。在这里，我们介绍了一种实时、低延迟尖峰分类处理器，它利用高密度 CuO x 电阻交叉开关以大规模并行方式实现内存尖峰分类。我们开发了一种与 CMOS BEOL 集成兼容的制造工艺。我们广泛描述了 CuO x 存储设备的开关特性和统计变化。为了使用交叉开关阵列实现尖峰分类，我们开发了一种基于模板匹配的尖峰分类算法，该算法可以直接映射到 RRAM 交叉开关上。通过使用合成和体内细胞外脉冲记录，我们通过实验证明了高准确度的节能脉冲分类。与基于 FPGA 和微控制器的其他硬件实现相比，我们的神经形态接口在实时脉冲分类的面积（减少约 1000 倍面积）、功率（减少约 200 倍功率）和延迟（对 100 个通道进行分类的延迟为 4.8μs）方面均有显著改进。
Mott Materia中的超线性响应性
类似大脑的智力将人类引入了感知互联网（IOP）的时代，在这里，许多传感节点生成的大量数据对传输带宽和计算硬件构成了显着的挑战。最近提出的近传感器计算体系结构是一种有效的解决方案，可减少数据处理延迟和能耗。但是，具有多功能近传感器图像处理功能的创新硬件的紧迫需求。在这项工作中，开发了基于莫特的材料（二氧化钒）基于近红外的光热探测器，它们具有电极依赖性和可调的超线性光响应（指数𝜶> 33），具有超导MIA的偏置。These devices demonstrate an opto-thermo-electro-coupled phase transition, resulting in a large photocurrent on/offratio ( > 10 5 ), high responsivity ( ≈ 500 A W − 1 ), and well detectivity ( ≈ 3.9 × 10 12 Jones), all while maintaining rapid response speeds ( 𝝉 r = 2 μ s and 𝝉 d = 5 μ s) under the bias of 1 V. This发现电极依赖性的超线性响应是由通过Seebeck系数的极性确定的电子掺杂效应产生的。此外，该工作还展示了强度选择性的近传感器处理和夜视模式重组，即使有嘈杂的输入。这项工作为开发具有医疗图像预处理，灵活的电子设备和智能边缘传感的近传感器设备的方式铺平了道路。
时间： 地点： 主持人： 摘要： 简介：
随着每年产生的泽字节级数据，人工智能 (AI) 要求快速提高计算性能。然而，数据通信仍然是系统性能扩展的主要瓶颈。通过单片三维 (M3D) 集成提高数据传输带宽和通过大脑启发式计算范式减轻数据传输工作量是很有前途的解决方案。在本次演讲中，我将介绍我最近在后端 (BEOL) 兼容氧化物电子学方面的工作，它们在这些解决方案中发挥着关键作用：(1) 为了应对非晶氧化物半导体 (AOS) 晶体管可靠性的关键挑战，这是一种在 M3D IC 中普遍存在的 BEOL 兼容有源器件选项，我开发了一种经济高效的氟化封装技术，可以在较低的热预算下有效修复氧缺陷。(2) 鉴于 3D IC 中片外电压转换效率低下，我开发了 AOS 功率晶体管技术，并通过实验证明了 BEOL 兼容 DC-DC 转换器可实现高效的片上电压转换。 (3) 为了在脑启发计算中实现更多的功率-性能-面积-成本 (PPAC) 优势，我开发了一种与 BEOL 兼容的选择性区域掺杂技术，该技术在强关联氧化物中具有极高的浓度，从而实现了基于 VO 2 的人工神经元和突触的单片集成，从而实现了高效的同型神经形态平台。这些工作强调了与 BEOL 兼容的氧化物电子学在推进面向 AI 的微电子的 M3D 集成和脑启发计算技术方面的重要性。
官方商标公告号
（511）商品/服务：7个泵及其零件，包括用于工业供水的泵和泵零件，用于燃料油的循环，用于液压技术和空气压缩机的流通，以及用于地下水泵和地下水泵和泵，用于大深度的水；用于加热装置，供水和蒸汽生产的泵；用于控制泵的电动机和内燃机；电机泵；泵配件，即阀门（机器的一部分）用于泵，调节，安全和停止设备，调节器；阀（机器的一部分）响应身体状况变化以改变压力的变化；上述机器的机器和机床；电动机和发动机（陆地车辆除外），机器耦合，传输带；高科技，铸造机零件的农业机械和餐具；阀（机器部分），滤器（机器和发动机的部分），带有气体和燃料，油和灰尘；用于清洁管道的机器和辅助机，设备和设备；用于自动控制设备和设备的液压和气动设备；液压自我调节泵；电磁控制阀。9个挽救生命的设备和消防设备；非电压称重，测量，信号传导和检查设备和仪器（检查）；控制设备和自动控制设备与泵和泵系统组合使用；机床的非电动自动控制设备，控制设备的非电动部分，非电动自动控制设备。10个用于医疗目的的泵。11热量设备，水循环和蒸发设备，加热设备；用于净化锅炉纯化水的机器，设备和辅助设备。