类脑计算是借鉴脑科学基本原理,打破 “ 冯诺依曼 ” 架构束缚的新型计算技术。本研究组将从理论和器件两个方向对类脑计算展开协同 研究。 理论方面:研究类脑计算架构、模型和算法,探索基于类脑计算的类脑智能的基础理论;借鉴神经元模型、神经环路传导、神经编码 及认知、学习、记忆、决策等神经机制,逐步建立和完善类脑处理信息处理的数学 / 计算原理和模型;构建类脑计算和智能的统一理论 框架。为类脑计算器件及系统的发展提供理论基础。 器件方面:基于新材料和新技术,研究新型高性能类脑神经器件,解决一致性差、可靠性差、规模化难等痛点;研究基于类脑神经器 件的网络架构,构建大规模阵列,开展外围电路的研发与设计;研究基于新型类脑器件的感知和计算架构,发展感存、存算、感存算 一体系统。
5 级信息处理系统机柜经 GSA 批准,用于保护机密系统在线运行的计算和通信设备,包括保护电子媒体和通信设备。可防止 30 人分钟的隐蔽入侵,防止 20 人小时的偷偷入侵,防止 10 人分钟的强行入侵
类别 5 – 电信和“信息安全” 第 1 部分 – 电信 注释: 1.为电信设备或系统“专门设计”的“组件”、测试和“生产”设备及其“软件”的控制状态在类别 5 第 1 部分中确定。注意::对于为电信设备或系统“专门设计”的“激光器”,请参阅 ECCN 6A005。2.“数字计算机”、相关设备或“软件”,如果对于本类别中描述的电信设备的运行和支持必不可少,则被视为“专门设计”的“组件”,前提是它们是制造商通常供应的标准型号。包括操作、管理、维护、工程或计费计算机系统。3. ECCN 5A001.j 中的商品以及 5D001.c(针对 5A001.j)中指定的相关“软件”,如果同时受 ECCN 5A002.a、5A002.z.1、5A002.z.6、5A004.a、5A004.b、5A004.z、5D002.c.1、5D002.c.3、5D002.z.6、5D002.z.8 或 z 5D002.z.9 的管制,则仍受这些条目在第 5 类 - 第 2 部分中的管制。第 5 类 – 第 2 部分不适用于实现受这些第 5 类第 1 部分 ECCN 控制的功能的源代码元素,也不适用于受 EAR 约束的任何项目,其中加密项目 (EI) 功能缺失、被删除或不存在。4.ECCN 5A001.j、5B001.a(针对 5A001.j)中的项目、5D001.a(针对 5A001.j)和 5D001.c(针对 5A001.j 或 5B001.a(针对 5A001.j))中指定的相关“软件”以及 ECCN 5E001.a(针对
基金相对于基准的表现优于基准,这归因于天然气管道公司的超重位置,这些公司的表现优于基准,并且不包括在基准中。在原油管道大师限量伙伴关系中,相对于基准的伙伴关系中的重量不足职位也有助于基金的相对绩效。该指数的性能是由一家精选的少数公司驱动的,该公司在此期间占指数绩效的很大一部分。尽管收入增长和情感不断提高,但与基金投资组合中的公司相比,该指数仍然经历了更大的多重扩展。能源收入合作伙伴,该基金投资经理,试图通过更加保守的投资组合,拥有更多元化的高质量公司,这些公司本身具有更保守的资产负债表,较低的股息支付比率,较低的商品价格的影响和与基于基准的现金流量更稳定。
DOI: 10.7498/aps.71.140101 类脑计算技术作为一种脑启发的新型计算技术 , 具有存算一体、事件驱动、模拟并行等特征 , 为 智能化时代开发高效的计算硬件提供了技术参考 , 有望解决当前人工智能硬件在能耗和算力方面的 “ 不可持续发展 ” 问题 . 硬件模拟神经元和突触功能是发展类脑计算技术的核心 , 而支持这一切实现 的基础是器件以及器件中的物理电子学 . 根据类脑单元实现的物理基础 , 当前类脑芯片主要可以分 为数字 CMOS 型、数模混合 CMOS 型以及新原理器件型三大类 . IBM 的 TrueNorth 、 Intel 的 Loihi 、清华大学的 Tianjic 以及浙江大学的 Darwin 等都是数字 CMOS 型类脑芯片的典型代表 , 旨 在以逻辑门电路仿真实现生物单元的行为 . 数模混合型的基本思想是利用亚阈值模拟电路模拟生物 神经单元的特性 , 最早由 Carver Mead 提出 , 其成功案例有苏黎世的 ROLLs 、斯坦福的 Neurogrid 等 . 以上两种类型的类脑芯片虽然实现方式上有所不同 , 但共同之处在于都是利用了硅基晶体管的 物理特性 . 此外 , 以忆阻器为代表的新原理器件为构建非硅基类脑芯片提供了新的物理基础 . 它们 在工作过程中引入了离子动力学特性 , 从结构和工作机制上与生物单元都具有很高的相似性 , 近年 来受到国内外产业界和学术界的广泛关注 . 鉴于硅基工艺比较成熟 , 当前硅基物理特性是类脑芯片 实现的主要基础 . 忆阻器等新原理器件的类脑计算技术尚处于前沿探索和开拓阶段 , 还需要更成熟 的制备技术、更完善的系统框架和电路设计以及更高效的算法等 .