XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search System电阻
低温条件下（1.5 K）Al 2O3/TiO2–x 忆阻器的电阻开关和传输机制研究
固态量子技术的不断进步已带来前景光明的高质量硅基量子比特 [1], [2]。此类量子系统在低至 10 mK 的低温下工作，目前由位于室温低温恒温器外部的经典电子设备控制。虽然这种方法可以操作少量子比特系统，但很明显，管理数量大幅增加的量子比特将是不可能的。因此，要迈向大规模量子系统，有必要探索新颖的集成和封装方法，以在具有一个或多个温度阶段的低温环境中开发量子经典接口 [3]。与此同时，纳米级电阻开关存储器（也称为忆阻器）是室温应用（如基于大规模并行神经形态电子架构的大容量存储器和内存计算应用）最有前途的候选者之一 [4]。在低温下展示可逆、非挥发和高度非线性的忆阻器器件电阻编程将为基于忆阻器的低温电子学铺平道路，从而有助于克服实现量子霸权的障碍。到目前为止，研究电阻存储器的最低温度是 4 K [5]–[10]，主要是为了更好地了解基于过渡金属氧化物的器件的温度相关行为和传导机制。
线性电阻率和Sachdev-ye-Kitaev（SYK）旋转液体行为，量子临界金属具有旋转1/2费米子
“奇怪的金属”具有电阻率，具体取决于降低到低t的温度，这是凝结物理学的长期难题。在这里，我们考虑了通过现场哈伯德相互作用和有限限制的自旋 - 旋转相互作用的静脉自旋1 /2 fermions的晶格模型。我们表明，通过电荷闪光与旋转玻璃相熔化相关的量子临界点显示非fermi液体行为，局部自旋动力学与Sachdev-ye-Kitaev模型家族的局部自旋动力学相同。这扩展了先前在SU（M）对称模型的巨大极限上建立的量子自旋液体动力学，以对具有SU（2）Spin-1 /2电子的模型。值得注意的是，量子临界方案还具有与T线性散射速率相关的Planckian线性电阻率和与边缘费米液体现象学一致的电子自我能源的频率依赖性。
利用双极电化学技术控制导电聚合物中复杂电阻梯度的图案化
导电聚合物因其可用于设计微电子局部电活性图案而备受关注。在这项工作中，我们利用聚吡咯的特性，结合双极电化学引发的无线极化，产生局部电阻梯度图案。物理化学改性是由聚吡咯的还原和过氧化引起的，这会在预定位置的导电基板的不同位置产生高电阻区域。由于聚吡咯具有出色的柔韧性，可以形成 U 形、S 形和 E 形双极电极用于概念验证实验，并进行电化学改性以产生明确的电阻梯度。样品的 EDX 分析证实了局部物理化学改性。与更传统的图案化方法相比，这种方法的主要优势是双极电化学的无线特性以及可能对电化学改性的空间分布进行微调。
HRS 状态下零变异性电阻式 RAM 的设计考虑
摘要 — 电阻式 RAM (RAM) 固有的可变性被广泛认为是广泛采用该技术的主要障碍。此外，我们越深入高阻状态 (HRS)，可变性就越高。在此背景下，本文提出了电路级设计策略来减轻 HRS 的可变性。在 RESET 操作期间，编程电流受到严格控制，同时调节 RRAM 单元两端的电压。从设计的角度来看，写入终止电路用于不断感测编程电流并在达到首选 RESET 电流时停止 RESET 脉冲。写入终止与电压调节器相结合，可严格控制 RESET 电压。本文首先回顾了 RRAM 可变性现象。然后，开发了一种优化的编程方案来控制 HRS 状态以接近零可变性。与经典的固定脉冲编程方案相比，可变性降低了 99%。
使用电阻RAM使用单一感官操作实现三元重量
摘要 - 实施具有新兴记忆（例如电阻随机访问记忆（RRAM））的系统设计的系统是减少人工智能能源消耗的重要铅。为了在此类系统中实现最大的能量效率，应尽可能紧密地集成逻辑和内存。在这项工作中，我们关注三元神经网络的情况，其中突触权重假设三元值。我们提出了一种使用预感的两种晶体管/两抗记忆体系结构，其中可以在单个感觉操作中提取重量值。基于对具有这种感觉放大器的杂交130 nm CMOS/RRAM芯片的实验测量，我们表明该技术在低供应电压下特别适合，并且对于处理，电压和温度变化具有弹性。我们表征了方案中的位错误率。我们基于CIFAR-10图像识别任务的神经网络模拟显示，三元神经网络的使用显着提高了神经网络的性能，而对于二进制二进制，这通常是推理硬件而言是优先的。我们最终证明了神经网络对我们方案中观察到的位误差的类型免疫，因此可以在没有误差校正的情况下使用。
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。
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。
利用扫描焦耳膨胀显微镜对交叉电阻存储器中的导电丝进行定位
摘要 — 为了确保这种新兴器件的可靠性，控制导电桥式随机存取存储器 (CBRAM) 中的细丝生长至关重要。在这里，我们证明了扫描焦耳膨胀显微镜 (SJEM) 可用于检测和精确定位工作中的交叉 CBRAM 器件中的导电细丝。基于 Pd/Al 2 O 3 /Ag 堆栈的柔性存储器件首先在低温下在聚酰亚胺基板上精心制作。这些器件在低压 (<2V) 下显示置位和复位操作，开/关比高于 10 4 。在低电阻状态下操作时，SJEM 振幅图像显示出单个导电细丝存在下的热点。在 50kHz 下提取的有效热扩散长度为 4.3µm，并且还证明了热膨胀信号与耗散的焦耳功率成正比。我们相信，所提出的程序为可靠性研究开辟了道路，可将其应用于任何基于细丝传导的存储器件系列。索引词——CBRAM、柔性电子、SJEM、长丝定位。
Wen Chen 生物技术学生手册 有天赋/才华横溢的计划指南德克萨斯理工学院K-12 开放师职位 课程和教学系... 参与高科技市场的无编织研究 b'' 供应链管理专业 tingting yan 硕士学位计划和候选人资格 在AI中揭示隐私风险：数据，模型和系统 Amanda Csipak 数字农业将农艺学推向下一个绿色革命 高电阻超速带隙半导体的光电流和金属接触的特性
4。学生使用定量表达和定量推理。一个例子来说明这一点的例子来自作者在观察幼儿园课程中的经验，学生们在玩游戏，每回合都会消除一个孩子。比赛进行了几轮比赛后，老师问孩子们：“比赛中还有更多的女孩还是更多的男孩？”一个孩子回答说：“只有一半的男孩和女孩一样多。”反应不仅是正确的，而且对于幼儿园的孩子来说，这也是一种非常不寻常的定量反应。一些孩子表现出将相当长，有时复杂的言语物质转化为定量术语的能力。进行这种翻译的能力需要一定程度的抽象和设施，并具有定量表达，这对于识别很重要。
利用电阻开关存储器的非理想特性实现高效的机器学习
基于电阻开关存储器（也称为忆阻器或 RRAM）的新型计算架构已被证明是解决深度学习和脉冲神经网络能源效率低下问题的有前途的方法。然而，电阻开关技术尚不成熟，存在许多缺陷，这些缺陷通常被认为是人工神经网络实现的限制。尽管如此，可以利用合理的可变性来实现高效的概率或近似计算。这种方法可以提高稳健性、减少过度拟合并降低特定应用（如贝叶斯和脉冲神经网络）的能耗。因此，如果我们将机器学习方法适应电阻开关存储器的固有特性，某些非理想性可能会成为机会。在这篇简短的评论中，我们介绍了电路设计的一些关键考虑因素和最常见的非理想性。我们通过成熟的软件方法示例说明了随机性和压缩的可能好处。然后，我们概述了利用电阻开关存储器的缺陷的最新神经网络实现，并讨论了这些方法的潜力和局限性。