XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search System低功耗
LED 显示屏行驱动芯片TM3301
集成串行译码电路 集成 8 高效 PMOS 输出 , 导通电阻 100mΩ 集成内部防烧功率管 动态消影技术 反向击穿保护 支持最大持续电流 2.5A 低功耗设计 消影电位 8 档可调 封装形式： SOP16 广泛应用领域： LED 显示屏、 LED 照明、 LED 景观亮化
用于稳健嵌入式神经机器人的 Nengo 和低功耗 AI 硬件
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UDA1344TS 具有 DSP 功能的低压低功耗立体声音频编解码器
FSDAC 是一种半数字重建滤波器，可将噪声整形器的 1 位数据流转换为模拟输出电压。滤波器系数作为电流源实现，并在输出运算放大器的虚拟接地处相加。这样，可实现非常高的信噪比性能和低时钟抖动灵敏度。由于 DAC 固有的滤波功能，因此不需要后置滤波器。板载放大器将 FSDAC 输出电流转换为能够驱动线路输出的输出电压信号。
利用低功耗人工智能超声波扩大乳腺癌筛查范围
https://www.researchgate.net/publication/343361013_DrJ_An_Artificial_Intelligence_Powered_Ultrasonography_Breast_Cancer_Preliminary_Screening_Solution 。 3 结果由 iCare365 Technologies 提供；并非基于英特尔测量的数据。性能因使用、配置和其他因素而异。了解更多信息，请访问 https://www.intel.com/PerformanceIndex 。英特尔不控制或审核第三方数据。您应该咨询其他来源以评估准确性。英特尔技术可能需要启用硬件、软件或服务激活。您的成本和结果可能会有所不同。© 英特尔公司。英特尔、英特尔徽标和其他英特尔标志是英特尔公司或其子公司的商标。其他名称和品牌可能是其他财产。0922/EH/MESH/349367-001US
信一种低功耗、高性价比的耐 SEU 脉冲触发器设计
摘要 提出了一种节能的抗单粒子翻转（SEU）脉冲触发器设计。双模块冗余设计充分利用了脉冲触发器结构简洁的优点，避免了脉冲触发器功耗大的缺点。采用时钟门控方案降低功耗。静态配置和避免竞争机制实现了功耗、速度和抗单粒子翻转能力的平衡。通过SEU截面评估了SEU耐受性，发现其显著低于传统D触发器。采用55nm CMOS工艺设计了触发器，并进行了性能评估。所提设计实现了最低功耗，甚至低于传统D触发器。虽然牺牲了速度，但在加固设计中实现了最低的功率延迟积。所提设计为速度不敏感和功率受限的应用提供了解决方案。 关键词：单粒子翻转，抗辐射，节能，触发器 分类：集成电路
UDA1344TS 具有 DSP 功能的低压低功耗立体声音频编解码器
FSDAC是一种半数字的重建过滤器，将噪声塑形器的1位数据流转换为模拟输出电压。由于DAC的固有滤波器功能，不需要TER
使用田口方法优化 CNTFET 设计参数，实现高性能、低功耗应用
碳纳米管 (CNT) 具有独特的结构和电气性能，其特性非常值得研究。场效应晶体管技术中 CNT 的小结构可以生产出性能更佳的小型器件。这项工作采用了田口方法来优化碳纳米管场效应晶体管 (CNTFET)。使用 Minitab 19 软件进行田口方法分析。选择了三个尺寸的三个设计参数（CNT 的直径、间距和 CNT 的数量）来提高 CNTFET 的性能。使用 L27 正交阵列和信噪比 (SNR) 来收集和分析数据。使用方差分析验证了田口方法的结果。分析结果显示了三个设计参数的最佳组合，在高功率和低功率应用方面产生了最佳性能。影响 CNTFET 电流特性的最主要设计参数是 CNT 直径，其对导通电流 (Ion)、关断电流 (Ioff) 和电流比 (Ion/Ioff) 的影响分别为 59.93%、96.15% 和 99.14%。通过确定 CNTFET 中最主要的结构，可以进一步优化器件。最终，CNTFET 器件可以在高功率和低功率应用方面得到增强。
由辐射无线电力传输供电的无电池蓝牙低功耗无线传感器
摘要 — 本文介绍了一种由辐射无线电力传输供电的无电池蓝牙低功耗 (BLE) 无线传感器节点的设计和特性。作为无线网状网络的一部分，无电池传感器节点经过优化，能够执行物理测量（温度和湿度），并通过无线网络在互联网上共享这些测量数据。它使用 220 µF 的标准电容器作为存储元件，并由专用 RF 源通过辐射无线电力传输进行远程供电。使用 BLE 协议进行主要任务初始化、感测和广播测量数据每项任务仅需要 1.2 mJ 的能量。通过控制 RF 源的辐射功率，可以粗略地控制物理测量的周期性。
低功耗、高稳定性的单端 6T SRAM 单元
摘要：本文提出了一种具有单端特性的 6T 单元，以提高稳定性、降低能耗、降低漏电功率。该单元与规格优良的 10 和 12 晶体管结构进行了比较。然而，上述结构设计为具有最佳参数，尺寸小，晶体管数量最少，从而减小了单元尺寸。在某些参数方面，例如写入噪声容限，该结构与其他结构相比具有最佳优点，甚至高于 12 和 10 晶体管的结构。通过切断要写入为“1”的存储节点的下拉路径来增强写入操作；读取操作无需切断下拉路径即可执行。在 VDD=0.4V 时，与传统的 6T 相比，所提出的结构的静态功率、读取容限、写入容限、读取能量和写入能量分别优越 33%、50%、215%、9% 和 5%。与标准 6T 结构相比，电气质量指标 (EQM) 参数提高了约十倍，表明新结构的价值已经得到体现。对 32nm 技术中 5,000 次读写产量的蒙特卡洛模拟表明，我们的单元产量比典型的 6T 单元高出 2 倍和 3.4 倍。因此，对于需要低能耗和高稳健性的应用，建议的 6T 单元是一个合适的选择。
受大脑神经调节信号启发的低功耗机器学习架构
摘要：我们提出了一种受生物大脑中调节神经递质机制启发的迁移学习方法，并探索神经形态硬件的应用。在该方法中，人工神经网络的预训练权重保持不变，并通过补充偏差输入操纵每个神经元的触发灵敏度来学习新的类似任务。我们将其称为神经调节调谐 (NT)。我们通过经验证明，神经调节调谐在前馈深度学习和脉冲神经网络架构中的图像识别领域产生的结果与传统微调 (TFT) 方法相当。在我们的测试中，与传统微调方法相比，NT 将要训练的参数数量减少了四个数量级。我们进一步证明，神经调节调谐可以在模拟硬件中实现为具有可变电源电压的电流源。我们的模拟神经元设计实现了泄漏积分和触发模型，其中三个双向二进制缩放电流源组成了突触。通过与每个突触相关的可调功率域应用近似于调节神经递质机制的信号。我们使用高精度仿真工具验证了电路设计的可行性，并提出了一种使用集成模拟电路高效实现神经调节的方法，该电路的功耗比数字硬件（GPU/CPU）低得多。