XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search System横杆
低功率的可调和多功能28nm的FD-SOI横杆输出电路
关键字; UTBB 28NM FD-SOI，Analog SNN，Analog Envm，Envm Integration。2。简介基于新兴的非易失性记忆（ENKM）横杆的尖峰神经网络（SNN）是有希望的内存计算组件，这些组件具有出色的能力，可在边缘低功率人工智能。然而，Envms突触阵列与28nm超薄体和掩埋的氧化物完全耗尽的硅在绝缘子中（UTBB-FDSOI）技术节点的结合是一个挑战。在模拟尖峰神经网络（SNN）中，输入神经元通过单位驱动器透射器（1T1R）突触与输出神经元互连，并通过突触量通过突触转换为电流的电压尖峰来完成计算[1]。神经元会积聚尖峰到预定义的阈值，然后产生输出尖峰。神经元能力区分和容纳大量突触和输入尖峰的能力直接与直至神经元的射击阈值的电压摆动直接相关。这主要取决于膜电容，突触电荷的净数和低功率神经元的阈值[2]。
具有忆阻器横杆的网络化视网膜传感器可实现大脑启发的视觉感知
与人类视觉相比，由图像传感器和处理器组成的传统机器视觉由于图像感测和处理在物理上分离，存在高延迟和大功耗的问题。具有大脑启发视觉感知的神经形态视觉系统为该问题提供了一个有希望的解决方案。在这里，我们提出并演示了一种原型神经形态视觉系统，该系统通过将视网膜传感器与忆阻交叉开关联网。我们使用具有栅极可调光响应的 WSe 2 /h-BN/Al 2 O 3 范德华异质结构来制造视网膜传感器，以紧密模拟人类视网膜同时感测和处理图像的能力。然后，我们将传感器与大规模 Pt/Ta/HfO 2 /Ta 单晶体管单电阻 (1T1R) 忆阻交叉开关联网，该交叉开关的作用类似于人脑中的视觉皮层。实现的神经形态视觉系统可以快速识别字母和跟踪物体，表明在完全模拟状态下具有图像感测、处理和识别的能力。我们的工作表明，这种神经形态视觉系统可能会为未来的视觉感知应用开辟前所未有的机会。
对称硅微孔谐振器光学横杆阵列，用于加速的推理和训练
摘要：光子综合电路正在成为一个有前途的平台，用于加速深度学习中的矩阵乘法，利用光的固有平行性质。尽管已经提出并证明了各种方案是为了实现这种光子矩阵加速器，但由于在光子芯片上直接芯片后反向传播的困难，使用光子加速器对人工神经网络的原位培训仍然具有挑战性。在这项工作中，我们提出了一个具有对称结构的硅微孔谐振器（MRR）光学横杆阵列，该横梁允许简单的芯片反向传播，有可能使深度学习的推理和训练阶段加速。我们在Si-On-On-On-On-On-On-On-On-On-On平台上演示了一个4×4电路，并使用它来执行简单神经网络的推理任务，用于对虹膜花进行分类，从而达到了93.3％的分类精度。随后，我们使用模拟的芯片反向传播训练神经网络，并在训练后同一推理任务中达到91.1％的精度。此外，我们使用9×9 MRR横梁阵列模拟了卷积神经网络（CNN）进行手写数字识别，以执行卷积操作。这项工作有助于实现紧凑和节能的光子加速器进行深度学习。
技术规格构造 1 X ...
9. M&L 铝制阳极氧化门百叶窗，具有 150mm x 44mm x 1.85mm 厚的底部横杆、150mm x 44mmx 1mm 厚的中部横杆、100mm x 44mmx 1.85mm 厚的立柱和顶部横杆，包括必要的配件细木工夹板、玻璃包装按扣压条 10mm x 10mm、200mm 长的阳极氧化铝手柄（02 号）、3 个 100mm 尺寸镀铬对接铰链、2 个 200mm 尺寸铝制塔式螺栓和铝制主体液压闭门器，名称为 3 号，通用类型，重量在 61 至 80kg 之间等，包括 100mm x 44mm x 1mm 截面框架和百叶窗，底部覆盖有 9mm 厚的预层压刨花板，一个插芯锁（品牌：Harrison），百叶窗和固定装置均按照指定和指示完成。 （主门（双门）5' x 8'6” – 01（D），门 2'6” x 6'6” – 02（D1 和 D2），窗 5' x 4' – 02（W），通风器 1'6” x 1'6” – 02（V）（均配有 ACP 面板）
MIL 1013/10，安全围栏、大门、障碍物和警卫设施的设计指南
相关标准 . . . . . . . . . . . . . . . . . 初始屏障设计 . . . . . . . . . . . . . . . 链环栅栏 . . . . . . . . . . . . . . . 柱子和支撑 . . . . . . . . . . . . . . 链环栅栏织物 . . . . . . . . . . . . . 支腿 . . . . . . . . . . . . . . . 配件 . . . . . . . . . . . . . . . . 安装要求. . . . . . . . 栅栏放置. . . . . . . . . . . . 立柱、顶部横杆和支撑. . . . . . . . . 链环栅栏织物安装. . . . . . . . . . . . 支腿. . . . . . . . . . . . . 配件. . . . . . . . . . . . . 特殊安全功能. . . . . . . . . . 清理区域. . . . . . . . . 巡逻道路. . . . . . . . . 标志. . . . . . . . . . 排水涵洞和公用设施开口. . . . 排水交叉口. . . . . . . . . . . 隧道施工. . . . . . . . . . . 维护注意事项. . . . . . . . . . . . . 侵蚀控制. . . . . . . . . . . . . . . . . 接地. . . . . . . . . . . . . . . . .
引入了
摘要。横梁开关是多阶段互连网络中的基本组件。因此，进行了这项研究是为了研究具有两个多路复用器的横杆开关的性能。使用量子点蜂窝自动机（QCA）技术和QCA Designer软件模拟了所提供的横梁开关，并根据细胞数，占用面积，时钟数和能量消耗进行了研究和优化。使用提供的横梁开关，基线网络的设计是在单元格和占用区域方面是最佳的。此外，研究并模拟了输入状态的数量，以验证基线网络的准确性。所提出的横梁开关使用62个QCA单元，开关的占用区域等于0.06µm 2，其潜伏期等于4个时钟区域，这比其他设计更有效。在本文中，使用呈现的横梁开关，基线网络由1713个单元格设计，占领面积为2.89µm 2。
同行评审文件概率的光子计算与...
在本手稿中，作者提出了一种使用物理噪声源（或称为熵源）进行随机变量进行概率分布计算的方法。这项工作是基于研究小组以前通过WDM和带有相变内存的光子横杆阵列的矩阵乘积乘法的工作。对我的理解，在这里，他们提出适应相同的硬件来操纵“混乱的光”以独立控制输出概率分布的平均值和差异，并使用WDM启用“单次镜头”读数此类概率分布。我想向作者努力详细地详细解释其系统的物理学，并在主要文本和补充材料中以很高的清晰度来解释其系统的物理。尽管我对这种方法的实际好处有保留，但从学术角度来看，这个想法听起来很有趣和新颖。我会向编辑接受次要修订。下面我将列举一些我认为需要改进的几点。
基于DNA折纸的电子读取仅读取记忆
抽象的脱氧核糖核酸（DNA）已成为设计下一代超高密度存储设备的有前途的构建块。尽管DNA本质上是高度耐用且密度极高的，但其作为存储设备基础的潜力目前受到诸如昂贵且复杂的制造过程以及耗时的阅读工艺操作等限制的阻碍。在本文中，我们建议将DNA横梁阵列体系结构用于电气可读的读取 - 单位（DNA-ROM）。对于DNA-ROM，我们选择了两个DNA链分别代表位1和位0。DNA电荷传输已通过接触-DNA接触设置进行了研究。从DNA电荷运输研究中获得的结果已用于分析横梁阵列。通过将图像加载到128×128横杆上，对性能进行了分析。对于此应用，我们已经观察到了4.52％的位错误率，功耗为6.75 µW。