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World File Search System电阻
具有非线性选择器和电阻切换行为的双功能TA/TAOX/RU设备
由于简单的金属/绝缘子/金属（MIM）结构，快速速度，低功耗和高积分密度，因此已被认为是非易失性记忆的有前途的候选日期。1 - 3横梁阵列体系结构是一种非常有效且简单的手段，可实现高密度积分，较小的存储器大小为＆4 f 2。4,5由于通过欧姆和基尔chhoQ的定律直接完成点产品，因此Memristor Crossbar阵列非常适合某些特定的C应用，例如，神经形态计算系统。6 - 11然而，最先进的备忘录的神经形态计算中的阵列大小很小，从而限制了回忆计算系统的实际应用。为了实现大规模阵列，稳定且均匀的电阻开关设备是基本要求。12此外，Sneak Path问题是由阵列中未指定的单元引起的泄漏电流造成的严重挑战，这会导致阵列大小的限制并读取/写入错误。要克服潜行路径问题，选择设备（选择器），例如二极管，13
面向医疗应用的二值化神经网络的内存电阻式 RAM 实现
摘要 — 深度学习的出现大大加速了机器学习的发展。然而，边缘深度神经网络的部署受到其高内存和能耗要求的限制。随着新内存技术的出现，新兴的二值化神经网络 (BNN) 有望降低即将到来的机器学习硬件一代的能量影响，使机器学习能够在边缘设备上进行，并避免通过网络传输数据。在这项工作中，在介绍采用混合 CMOS - 氧化铪电阻存储器技术的实现后，我们提出了将 BNN 应用于心电图和脑电图等生物医学信号的策略，以保持准确度水平并降低内存要求。我们研究了二值化整个网络和仅二值化分类器部分时的内存-准确度权衡。我们还讨论了这些结果如何转化为 Imagenet 任务上面向边缘的 Mobilenet V1 神经网络。这项研究的最终目标是实现智能自主医疗设备。
面向医疗应用的二值化神经网络的内存电阻式 RAM 实现
摘要 — 深度学习的出现大大加速了机器学习的发展。然而，边缘深度神经网络的部署受到其高内存和能耗要求的限制。随着新内存技术的出现，新兴的二值化神经网络 (BNN) 有望降低即将到来的机器学习硬件一代的能量影响，使机器学习能够在边缘设备上进行，并避免通过网络传输数据。在这项工作中，在介绍采用混合 CMOS - 氧化铪电阻存储器技术的实现后，我们提出了将 BNN 应用于心电图和脑电图等生物医学信号的策略，以保持准确度水平并降低内存要求。我们研究了二值化整个网络和仅二值化分类器部分时的内存-准确度权衡。我们还讨论了这些结果如何转化为 Imagenet 任务上面向边缘的 Mobilenet V1 神经网络。这项研究的最终目标是实现智能自主医疗设备。
电阻式随机存取存储器：器件机制、材料简介及其在神经形态计算中的应用
© 作者 2023，更正出版物 2023。开放获取。本文根据知识共享署名 4.0 国际许可获得许可，允许以任何媒体或格式使用、共享、改编、分发和复制，只要您给予原作者和来源适当的信用，提供知识共享许可的链接，并指明是否进行了更改。本文中的图像或其他第三方材料包含在文章的知识共享许可中，除非在材料的信用额度中另有说明。如果材料未包含在文章的知识共享许可中，并且您的预期用途不被法定法规允许或超出允许用途，则您需要直接从版权所有者处获得许可。要查看此许可证的副本，请访问 http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/。
巨型铁电阻开关由调节终端控制的低功率神经形态内存内计算
铁电器已被证明是高性能非易失性记忆的出色基础，其中包括Memristors，这些记忆在人工突触和内存计算的硬件实现中起着至关重要的作用。在这里，据报道，新兴的范德华（Van der Wa）可用于成功实现异突触可变性（一种基本但很少模仿的突触形式），并实现在10 3的上方3级级别的较高量相似的较大范围的较大范围的抗性转换率，并实现抗性切换比。铁电α -In 2 SE 3通道的极化变化负责各种配对端子处的电阻切换。α-In 2 Se 3的第三个端子在PicoAmpere级别表现出对通道电流的非挥发性控制，从而赋予了picojoule读取能量消耗的设备，以效仿缔合性异突触性学习。模拟证明，可以在α -IN 2 SE 3中性网络中实现超级访问和无监督的学习方式，具有较高的图像识别精度。此外，这些弹性设备自然可以实现布尔逻辑，而无需其他电路组件。结果表明，Van der Waals铁电体在复杂，节能，受脑力启发的计算系统和内存计算机中的应用中具有很大的潜力。
用于下一代零链可追溯性 SI 标准的本征室温量子电阻忆阻器
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。
具有非线性选择器和电阻切换行为的双功能TA/TAOX/RU设备
由于简单的金属/绝缘子/金属（MIM）结构，快速速度，低功耗和高积分密度，因此已被认为是非易失性记忆的有前途的候选日期。1 - 3横梁阵列体系结构是一种非常有效且简单的手段，可实现高密度积分，较小的存储器大小为＆4 f 2。4,5由于通过欧姆和基尔chhoQ的定律直接完成点产品，因此Memristor Crossbar阵列非常适合某些特定的C应用，例如，神经形态计算系统。6 - 11然而，最先进的备忘录的神经形态计算中的阵列大小很小，从而限制了回忆计算系统的实际应用。为了实现大规模阵列，稳定且均匀的电阻开关设备是基本要求。12此外，Sneak Path问题是由阵列中未指定的单元引起的泄漏电流造成的严重挑战，这会导致阵列大小的限制并读取/写入错误。要克服潜行路径问题，选择设备（选择器），例如二极管，13
八周的电阻训练降低了2型糖尿病患者的WISP-1和WISP-2的血清水平
背景。根据世界卫生组织的说法，全球糖尿病人口约为4.63亿人，预计到2030年将超过十亿。 目前尚无针对糖尿病的特定治疗方法，但是控制和管理方法正在发展。 运动和体育活动对最新涉及因素之一的影响WISP-1和WISP-2是治疗策略之一。 目标。 这项研究旨在回答循环抗性训练对2型糖尿病患者（T2DM）有什么影响的问题。 方法。 在T2DM的男性中，TOWHID医院的糖尿病诊所和Sanandaj的糖尿病协会，共有20名合格的志愿者被随机分配给两组10组，对照和实验性。 在本研究中使用了电路阻力训练八周，每周进行三个非连续会议。 运动的数量，强度和锻炼量的数量始于2套1RM的40％（最大重复）和15个重复，并在最终会议中以1RM的80％和6次重复启动，并在最终会议中的80％和6个重复中进展到4组。 考虑在两轮之间之间的20到30秒之间的休息时间为20至30秒。 WISP-1和WISP-2水平是通过ELISA方法测量的。 结果。 WISP -1和-2在对照组湖中的水平随着时间的流逝而显着变化，其实验组的水平显着降低（P = 0.029和P = 0.039）。 结论。根据世界卫生组织的说法，全球糖尿病人口约为4.63亿人，预计到2030年将超过十亿。目前尚无针对糖尿病的特定治疗方法，但是控制和管理方法正在发展。运动和体育活动对最新涉及因素之一的影响WISP-1和WISP-2是治疗策略之一。目标。这项研究旨在回答循环抗性训练对2型糖尿病患者（T2DM）有什么影响的问题。方法。在T2DM的男性中，TOWHID医院的糖尿病诊所和Sanandaj的糖尿病协会，共有20名合格的志愿者被随机分配给两组10组，对照和实验性。在本研究中使用了电路阻力训练八周，每周进行三个非连续会议。运动的数量，强度和锻炼量的数量始于2套1RM的40％（最大重复）和15个重复，并在最终会议中以1RM的80％和6次重复启动，并在最终会议中的80％和6个重复中进展到4组。考虑在两轮之间之间的20到30秒之间的休息时间为20至30秒。WISP-1和WISP-2水平是通过ELISA方法测量的。结果。WISP -1和-2在对照组湖中的水平随着时间的流逝而显着变化，其实验组的水平显着降低（P = 0.029和P = 0.039）。结论。WISP-1和WISP-2可能会影响T2DM个体中葡萄糖稳态，胰岛素，胰岛素抵抗和体重的机制。
HG在1911年通过Kamerlingh Onnes测得的零电阻过渡。阻力和欧姆定律•继续电子电流•...
（原子...之前）电流：电线中电荷流量的速率（单位1安培，a = 1 c/s：1 a in lightbulb; ma在计算机中的Ma）•按电源定义为
HG在1911年通过Kamerlingh Onnes测得的零电阻过渡。 阻力和欧姆定律•继续电子电流•...
HG在1911年通过Kamerlingh Onnes测得的零电阻过渡。HG在1911年通过Kamerlingh Onnes测得的零电阻过渡。