XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search System阻力点
用于神经形态计算的忆阻和 CMOS 器件
摘要：神经形态计算已成为克服传统数字处理器冯诺依曼架构局限性的最有前途的范例之一。神经形态计算的目的是忠实地再现人脑中的计算过程，从而与其出色的能效和紧凑性相媲美。然而，要实现这一目标，必须面对一些重大挑战。由于大脑通过超低功耗的高密度神经网络处理信息，因此必须开发结合高可扩展性、低功耗操作和先进计算功能的新型设备概念。本文概述了神经形态计算中最有前途的设备概念，包括互补金属氧化物半导体 (CMOS) 和忆阻技术。首先，将讨论基于 CMOS 的浮栅存储器在人工神经网络中的物理和操作。然后，将回顾和讨论几种忆阻概念在深度神经网络和脉冲神经网络架构中的应用。最后，将讨论神经形态计算的主要技术挑战和前景。
通过图论构建忆阻纳米线网络连接组
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/）。
忆阻突触连接大脑和硅尖峰神经元
大脑功能依赖于脉冲神经元回路，其中突触在融合传输与记忆存储和处理方面发挥着关键作用。电子技术在模拟神经元和突触方面取得了重要进展，而将大脑和受大脑启发的设备连接起来的脑机接口概念也开始实现。我们报告了大脑和硅脉冲神经元之间的忆阻连接，这些连接模拟了真实突触的传输和可塑性。与金属薄膜氧化钛微电极配对的忆阻器将硅神经元连接到大鼠海马的神经元。忆阻可塑性解释了连接强度的调节，而传输则由通过薄膜氧化物的加权刺激介导，从而产生类似于兴奋性突触后电位的反应。反向大脑到硅的连接是通过微电极-忆阻器对建立的。在此基础上，我们展示了一个三神经元脑硅网络，其中忆阻突触经历由神经元放电率驱动的长期增强或抑制。
将超薄芯片嵌入高柔韧性、感光性阻焊剂中
摘要：本文介绍了一种将超薄硅芯片嵌入机械柔性阻焊层中并通过喷墨打印实现电接触的方法。将感光阻焊层通过保形喷涂涂覆到具有菊花链布局的环氧粘合超薄芯片上。使用紫外线直接曝光的光刻技术打开接触垫。实现了直径为 90 µ m 和边长为 130 µ m 的圆形和矩形开口。喷墨打印含有纳米银和金的商用油墨，以在菊花链结构之间形成导电轨道。应用了不同数量的油墨层。通过针探测来表征轨道电阻。银油墨仅在多层和 90 µ m 开口时才显示低电阻，而金油墨在至少两层印刷层时表现出个位数 Ω 范围内的低电阻。
基于微石墨-玻璃厚膜的压阻传感器“2279
1 坎皮纳斯大学电气工程与计算机学院 — FEEC，坎皮纳斯 13083-852，SP，巴西；osvaldocorrea50@gmail.com（OC）；jacobus@unicamp.br（JS）2 坎皮纳斯大学半导体元件和纳米技术中心 — CCSNano，坎皮纳斯 13083-870，SP，巴西；pompeu@sigmabbs.com.br * 通信地址：stanisla@unicamp.br † 本文是会议论文的扩展版本：Correa，O.；de Abreu Filho，PP；Canesqui，MA；Moshkalev，S.；Swart，JW 基于玻璃基质中的微石墨颗粒的新型复合材料，用于压阻传感器。 2021 年第 35 届微电子技术与器件研讨会 (SBMicro) 论文集，巴西坎皮纳斯，2021 年 8 月 23-27 日；第 1-4 页。https://doi.org/10.1109/SBMicro50945.2021.9705220。
用于存储和神经形态计算的自供电忆阻系统
一种能够模仿人脑同时处理多种类型数据能力的神经形态计算芯片可以从根本上革新和改进备受诟病的冯诺依曼计算机架构。忆阻器是构建神经形态智能系统的最佳硬件单元之一，因为它们在固有低电压下工作、使用多位存储并且制造成本低廉。然而，作为一种无源器件，忆阻器单元需要外部能量才能运行，导致功耗高且电路结构复杂。最近，一种新兴的自供电忆阻系统有望完美解决上述问题，该系统主要由忆阻器和电动纳米发电机组成。它因无电运行的优势而引起了人们的极大兴趣。在这篇综述中，我们系统地描述了从存储到神经形态计算的自供电忆阻系统。这篇综述还证明了自供电忆阻系统在人工智能中的应用前景。
CNS-Physiology 1
左侧：这侧表示刺激（例如，铅笔的压力）在皮肤表面的影响。它表明，在压力点直接刺激了直接的感觉神经元（传入神经元），而相邻的神经元则在较小程度上刺激相邻神经元（刺激较小）。这侧的图显示了整个皮肤区域的动作电位频率的分布，随着距离右侧的距离增加，压力点的最高频率并逐渐减小：这侧说明了横向抑制的机理。强烈刺激感觉神经元时，它们会释放通过抑制性神经元抑制相邻神经元的神经信号。这种抑制作用减少了相邻神经元的活性，从而阻止了它们向中枢神经系统发送强信号。这侧的图表显示，由于这种抑制作用，皮肤上的感觉区域变得更加清晰，并且在与压力点相邻的区域的动作势频率降低。
分析南澳大利亚州历史批发电力点价格波动及其在2030年和2040年的预测
澳大利亚国家电力市场（NEM）正在经历世界上增长最快的可再生能源一代（VRE）之一，为系统安全和可靠性带来了新的挑战。南澳大利亚州处于这种转型的最前沿，并具有大量的风和太阳能发电能力。不仅在南澳大利亚，而且在NEM的其他地区，这种转型还产生了许多延长的负值，并增加了电价的不确定性和可变性。电价波动的评估和管理成为NEM的主要挑战。它与VRE的间歇性有关，这使得自然需求与供应经常变化的变量更加困难。可再生能源的发电成本为零，有助于降低电力价格；但是，较高的现货价格波动可能会导致更高的批发合同价格，因此最终消费者的价格更高，从而抵消了一些或全部初始价格降低。
