注释:3.光学测量是使用发光二极管 (LED) 光源的小角度入射辐射进行的。4.470 nm 输入辐照度由具有以下特性的 I nGaN 发光二极管提供:峰值波长 λ p = 470 nm、光谱半宽 ∆λ ½ = 35 nm,发光效率 = 75 lm/W。5.524 nm 输入辐照度由具有以下特性的 I nGaN 发光二极管提供:峰值波长 λ p = 524 nm、光谱半宽 ∆λ ½ = 47 nm,发光效率 = 520 lm/W。6.565 nm 输入辐照度由具有以下特性的 GaP 发光二极管提供:峰值波长 λ p = 565 nm、光谱半宽 ∆λ ½ = 28 nm、发光效率 = 595 lm/W。7.635 nm 输入辐照度由具有以下特性的 Al I nGaP 发光二极管提供:峰值波长 λ p = 635 nm、光谱半宽 ∆λ ½ = 17 nm、发光效率 = 150 lm/W。8.辐照度响应度 R e 的特征范围为 0 至 5 kHz。9.饱和辐照度 = (满量程频率)/(辐照度响应度)。10.照度响应度 Rv 是使用注释 4、5 和 6 中所述的 LED 发光效率值并使用 1 lx = 1 lm/m 2 ,根据辐照度响应度计算得出的。11.非线性定义为 f O 与零点和满量程之间的直线的偏差,以满量程的百分比表示。
确认调查结果是作出适当的护理证明的一个非常重要的步骤,但需要检查的项目很多,到目前为止这对工作人员来说是一个沉重的负担。 通过让AI承担此项工作,在保持较高确认准确度的同时,提高工作效率,缩短从申请到认证的时间(从40天缩短至30天),推动员工的工作方式改革。
联系方式:〒158-0098 东京都世田谷区上与贺1-20-1 日本陆上自卫队关东补给站与贺支部总务部会计科合同组负责人:近藤电话:03-3429-5241(分机378)传真:03-3429-5245
使用人工神经网络以低能耗成本从射频 (RF) 信号中提取信息是从雷达到健康的广泛应用的关键需求。这些 RF 输入由多个频率组成。在这里,我们表明磁隧道结可以并行处理具有多个频率的模拟 RF 输入并执行突触操作。我们使用一种称为极限学习的无反向传播方法,使用来自同时充当突触和神经元的磁隧道结的实验数据,对由 RF 信号编码的噪声图像进行分类。我们实现了与等效软件神经网络相同的精度。这些结果是嵌入式射频人工智能的关键一步。简介分析射频 (RF) 信号在各种应用中都至关重要,例如联网物体、雷达技术、手势感应和生物医学设备 1–8 。对于许多信号分类任务,例如发射器类型识别,人工神经网络已被证明比标准方法表现更好,并且表现出对噪声和缺陷的卓越鲁棒性 1 。然而,在传统计算硬件上运行神经网络非常耗时且耗能,这使得将这种功能集成到嵌入式系统中具有挑战性 9,10 。这一问题在射频信号的情况下被放大,因为它们需要先进行信号数字化,然后才能由神经网络处理。降低人工智能能耗的一种有前途的方法是利用新兴技术构建物理神经网络 11 。对于这一目标,自旋电子纳米器件具有关键优势,包括多功能性、快速动态、小尺寸、低功耗、高循环性、高可靠性和 CMOS 兼容性 12,13 。此外,自旋电子器件的高速动态为它们提供了发射、接收和处理射频信号的关键特性 14–20 。多项研究表明它们在构建硬件神经网络方面具有潜力 11,21–