摘要:本文旨在研究补偿硅压力传感器的迟滞误差,以提高传感器精度。研究对象是基于MEMS技术的工业领域中的大量程扩散硅压阻式压力传感器。由于传感器的迟滞特性复杂,补偿困难,目前尚未见相关研究的先例。作者分析了迟滞特性的成因和影响因素,并通过实验证明了硅压力传感器满足广义Preisach模型的必要和充分条件。利用传感器的Preisach模型,采用逆广义Preisach模型的补偿算法对迟滞误差进行补偿,实验表明,补偿后迟滞误差明显减小,从而提高了传感器的精度。
ENDEVCO ® 8500 型扩散压阻式压力传感器是压力传感器系列,与 Endevco 生产高质量仪器的传统一脉相承。除了高质量和高性能之外,这些传感器还具有高度的微型化。该产品系列中最受欢迎的版本之一采用 10-32 UNF 螺纹外壳(直径 5 毫米)。由硅制成的压力传感表面的有效面积直径仅为 0.08 英寸(2 毫米)。性能和耐用性的关键在于独特的传感器设计,该设计结合了扩散到硅芯片中的四臂惠斯通电桥。Endevco 开发了一种特殊形状的硅芯片,而不是简单的平面隔膜,可将应力集中在电阻元件的位置。这可以提高给定共振频率的灵敏度,并大幅提高耐用性。小型传感器内包含桥平衡和温度补偿元件,以优化性能。这是通过使用混合电路制造技术实现的。
自从 20 世纪中叶麦卡洛克-皮茨神经元 1 和感知器 2 模型诞生以来,人工智能 (AI) 或人工神经网络 (ANN) 在很大程度上仍然是一个计算机科学术语。由于计算能力不足,本世纪后期的进展受到阻碍。1980-2000 年期间的集成电路制造无法在单个处理器和内存芯片上高密度集成晶体管。因此,在深度神经网络 (DNN) 或深度卷积神经网络 (DCNN) 3 上运行模拟并存储指数级累积的数据在时间和能源成本方面是不切实际的,尽管当时 ANN 模型已经相对完善 4-10 。随着芯片密度的提升以及对摩尔定律的追求带来的图形处理单元 (GPU) 等多核处理器的出现,再加上更高效的 ANN 算法 3,11,12,计算能力瓶颈在本世纪初得到成功解决。2012 年,具有十亿个连接的 DNN 被证明能够识别猫和人体等高度概念化的物体 13。同年,DNN 被证明在图像分类准确率方面与人类不相上下(基于 MNIST 数据库),甚至在交通标志识别方面也超越了人类 14。脉冲神经网络 (SNN) 由 Maass 于 1995 年提出 15,16,它采用脉冲
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摘要:忆阻技术已迅速崛起,成为传统 CMOS 技术的潜在替代品,而传统 CMOS 技术在发展过程中面临着根本性的限制。自 2008 年氧化物基电阻开关被证明可用作忆阻器以来,忆阻器件因其仿生记忆特性而备受关注,有望显著改善计算应用的功耗。本文,我们全面概述了忆阻技术的最新进展,包括忆阻器件、理论、算法、架构和系统。此外,我们还讨论了忆阻技术各种应用的研究方向,包括人工智能硬件加速器、传感器内计算和概率计算。最后,我们对忆阻技术的未来进行了前瞻性展望,概述了该领域进一步研究和创新的挑战和机遇。通过提供忆阻技术最新进展的最新概述,本综述旨在为该领域的进一步研究提供信息和启发。关键词:忆阻器、内存计算、电阻开关存储器、铁电存储器、相变存储器、离子插层电阻、记忆晶体管、神经形态计算、传感器内计算
国内III期临床试验的结果依赖类固醇依赖/抗性慢性移植物的宿主宿主疾病,贝尔莫斯齐甲酯:关于美国血液学杂志
1 𝑔 𝑚5 ⁄ 和 [1 + (𝑔 𝑚4 + 𝑔 𝑚𝑏4 )𝑟 𝑜4 ]𝑟 𝑜2 + 𝑟 𝑜4 ≫ 1 𝑔 𝑚5 ⁄ ,低频下的方程 (5)、(6) 和 (10)
神经网络的硬件实现是利用神经形态数据处理优势和利用与此类结构相关的固有并行性的里程碑。在这种情况下,具有模拟功能的忆阻设备被称为人工神经网络硬件实现的有前途的构建块。作为传统交叉架构的替代方案,在传统交叉架构中,忆阻设备以自上而下的方式以网格状方式组织,神经形态数据处理和计算能力已在根据生物神经网络中发现的自组织相似性原理实现的网络中得到探索。在这里,我们在图论的理论框架内探索自组织忆阻纳米线 (NW) 网络的结构和功能连接。虽然图度量揭示了图论方法与几何考虑之间的联系,但结果表明,网络结构与其传输信息能力之间的相互作用与与渗透理论一致的相变过程有关。此外,还引入了忆阻距离的概念来研究激活模式和以忆阻图表示的网络信息流的动态演变。与实验结果一致,新出现的短期动力学揭示了具有增强传输特性的自选择通路的形成,这些通路连接受刺激区域并调节信息流的流通。网络处理时空输入信号的能力可用于在忆阻图中实现非常规计算范式,这些范式充分利用了生物系统中结构和功能之间的固有关系。© 2022 作者。由 Elsevier Ltd. 出版。这是一篇根据 CC BY 许可开放获取的文章(http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/)。
摘要 — Ga 2 O 3 的低热导率可以说是 Ga 2 O 3 功率和射频器件最严重的问题。尽管进行了许多模拟研究,但是还没有关于大面积封装 Ga 2 O 3 器件热阻的实验报告。这项工作通过展示 15-A 双面封装 Ga 2 O 3 肖特基势垒二极管 (SBD) 并测量其在底部和结侧冷却配置下的结到外壳热阻 (R θ JC) 来填补这一空白。R θ JC 特性基于瞬态双界面法,即 JEDEC 51-14 标准。结冷和底部冷却的 Ga 2 O 3 SBD 的 R θ JC 分别为 0.5 K/W 和 1.43 K/W,前者的 R θ JC 低于同等额定值的商用 SiC SBD。这种低 R θ JC 归因于直接从肖特基结而不是通过 Ga 2 O 3 芯片进行散热。R θ JC 低于商用 SiC 器件,证明了 Ga 2 O 3 器件在高功率应用中的可行性,并表明了适当封装对其热管理的重要性。索引术语 — 超宽带隙、氧化镓、封装、肖特基势垒二极管、热阻。