PIC SOI 晶圆上的附加光子设计层以及 BiCMOS BEOL 层 LBE 局部背面蚀刻模块可用于局部去除硅以提高无源性能(适用于所有技术) TSV 模块是 SG13S 和 SG13G2 技术中的附加选项,可通过硅通孔提供 RF 接地以提高 RF 性能 MEMRES 基于 SG13S 技术中的电阻式 TiN/HfO 2-x/TiN 开关器件的全 CMOS 集成忆阻模块。还提供包括布局和 VerilogA 仿真模型的工艺设计套件。 TSV+RDL 模块是 SG13S 和 SG13G2 技术中的附加选项,在 BiCMOS 上提供带有单个重分布层的 TSV
图 1:深度神经网络硬件 (a) 由通过突触(箭头)连接的多层神经元(圆圈)组成的深度神经网络。(b) 连接两层神经元的忆阻交叉阵列 21。插图表示单个忆阻器单元,垂直连接一行和一列。突触前 CMOS 神经元(红色)向行施加电压。每列的输出电流 Ij 是所有输入电压 Vi 乘以忆阻器电导 Gij 的总和。每列的放大器驱动突触后 CMOS 神经元(蓝色)。(c) 由圆形谐振器组成的光学神经网络,将不同波长 λ i 输入(不同颜色)耦合到神经元(灰色)22。突触(橙色方块)和神经激活功能(绿色方块)由相变材料实现。
ENDEVCO ® 8500 型扩散压阻式压力传感器是压力传感器系列,与 Endevco 生产高质量仪器的传统一脉相承。除了高质量和高性能之外,这些传感器还具有高度的微型化。该产品系列中最受欢迎的版本之一采用 10-32 UNF 螺纹外壳(直径 5 毫米)。由硅制成的压力传感表面的有效面积直径仅为 0.08 英寸(2 毫米)。性能和耐用性的关键在于独特的传感器设计,该设计结合了扩散到硅芯片中的四臂惠斯通电桥。Endevco 开发了一种特殊形状的硅芯片,而不是简单的平面隔膜,可将应力集中在电阻元件的位置。这可以提高给定共振频率的灵敏度,并大幅提高耐用性。小型传感器内包含桥平衡和温度补偿元件,以优化性能。这是通过使用混合电路制造技术实现的。
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。
图 2 | 通过电化学抛光稳定的量子电导能级。a. 忆阻单元中的 SET 过程示意图,该过程是一种电化学驱动过程,且尖端形成的电场进一步加速了这一过程。细丝生长过程中的恶劣条件通常会导致量子电导能级的高度不可预测性和多变性。b. RESET 过程中的电化学抛光效应能够通过首先去除/溶解接触配置中的不稳定原子而保留更稳定的原子来获得更可靠的量子电导能级。在此框架中,系统通过离散的电导能级从低阻态 (LRS) 演变为中间亚稳态电阻态 (MRS) 再演变为量子点接触 (QPC)。在 RESET 过程中,不稳定的原子将从细丝中去除,留下最稳定的原子形成稳定的 QPC。c.循环示例:通过 100 mV/s 的电压扫描速率获得突然 SET,通过慢速电压扫描(1.2 mV/s)通过电化学抛光获得逐渐 RESET。d. 通过电化学抛光获得的 RESET 过程显示稳定的量子电导平台,为 𝐺 0 的倍数。插图显示了扫描施加电压时量子电导平台随时间的稳定性。
本文对用于提取电阻开关 (RS) 和建模参数的不同数值技术进行了修订。针对不同的电阻存储技术,计算了常用于估计可变性的置位和复位电压。还介绍了提取串联电阻的方法以及与电荷通量忆阻建模方法相关的参数。研究发现,获得的周期间 (C2C) 可变性取决于所使用的数值技术。这一结果很重要,它意味着在分析 C2C 可变性时,应描述提取技术以对不同的电阻存储技术进行公平比较。除了使用大量不同类型的电阻存储器的实验数据外,我们还采用了动力学蒙特卡罗 (kMC) 模拟来研究构成导电细丝 (CF) 的渗透路径的形成和断裂事件,这些细丝允许在丝状单极和双极器件中进行电阻开关操作。
本最终技术报告详细介绍了 AFRL 拨款 FA8750-18- 2-0122 下取得的成果。该项目的总体目标是开发一个基于忆阻器的神经形态计算硬件平台。在简要介绍背景和原理之后,介绍了技术方法。以下各节总结了设备、阵列和集成系统级别的研究成果。利用我们之前在设备开发和单晶体管单电阻 (1T1R) 阵列集成方面的成就,我们实现了全硬件忆阻多层神经网络,集成了用于并行图像和视频处理的三维 (3D) 忆阻器阵列,并构建了用于时间编码计算的新测试器。我们还开发了新的选择器设备,展示了单选择器单电阻 (1S1R) 阵列集成,展示了储层计算,并提出了扩散和漂移忆阻器的统一紧凑模型。
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国内III期临床试验的结果依赖类固醇依赖/抗性慢性移植物的宿主宿主疾病,贝尔莫斯齐甲酯:关于美国血液学杂志
1 𝑔 𝑚5 ⁄ 和 [1 + (𝑔 𝑚4 + 𝑔 𝑚𝑏4 )𝑟 𝑜4 ]𝑟 𝑜2 + 𝑟 𝑜4 ≫ 1 𝑔 𝑚5 ⁄ ,低频下的方程 (5)、(6) 和 (10)