【摘 要】
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以深度神经网络为代表的一系列机器学习算法的迅猛发展,人工智能应用已随处可见。随着神经网络模型规模的不断扩大和深度的逐渐加深,终端设备的数据吞吐和计算能力成为深度神经网络广泛应用的一个关键瓶颈。近年来,闪存被广泛应用于手机、电脑、嵌入式系统等电子产品中。随着CPU处理能力的不断增强,对算力的要求逐渐提高,人们对闪存作为存储数据的介质所需存储能力也不断提升。更高精度与更快的存储速度使得人们对闪存的要求
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以深度神经网络为代表的一系列机器学习算法的迅猛发展,人工智能应用已随处可见。随着神经网络模型规模的不断扩大和深度的逐渐加深,终端设备的数据吞吐和计算能力成为深度神经网络广泛应用的一个关键瓶颈。近年来,闪存被广泛应用于手机、电脑、嵌入式系统等电子产品中。随着CPU处理能力的不断增强,对算力的要求逐渐提高,人们对闪存作为存储数据的介质所需存储能力也不断提升。更高精度与更快的存储速度使得人们对闪存的要求不断提升。传统的ISPP编程算法对片上器件编程加入预脉冲阶段来减少电子注入,但由于不同器件氧化物厚度等不均一性,对其适合的编程电压也存在较大的不均一性。因此需反复多次Program（编程）和Erase（擦除）对器件操作,才能实现相应的编程操作,这就使得编程时间的相应提升,大大拖缓存储速度。传统的编程方法由于编程速度慢,精度不高,无法适应大规模神经网络算法的迅猛发展。为了克服这一问题,本文提出了一种基于差分反馈的自适应ISPP编程算法。通过加入预期电流变化这一中间层,擦写电压可以通过每次电子注入与擦除的实际效果进行自适应的调节。从而实现对器件不均一性鲁棒的高精度编程。本文实现了较小的编程时间与编程次数,高达6比特的高精度编程,表现了优异的器件性能及稳定的编程结果。最后实现了Flash器件批量编程的可行性,验证了自适应编程算法可应用于存算一体化架构之中。
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近年来,随着国家经济由高速增长向高质量增长转变,财产保险公司依靠费用驱动保费增长的模式难以为继,越来越多的公司开始关注客户经营。客户与企业关系是否稳定直接影响着公司的市场竞争力,财产保险公司有必要通过加强客户关系管理来提高客户满意度,减少客户流失,从而减少获取客户成本。本文研究目的是通过分析Z财产保险公司客户关系管理中存在的问题,并针对问题提出相应优化对策,进而提高Z公司综合竞争力。本文以Z财产保
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银行是金融体系重要组成部分,金融资产作为最主要的风险载体,如何计提资产减值损失也是银行风险管理的重中之重。2008年的金融危机以来,许多学者认为,已发生损失模型不能足值计提损失,不能及时进行风险预警,具有顺周期性的典型缺陷,甚至有许多学者将金融危机也归咎于已发生损失模型无法考虑金融资产未来预计损失上来,也因此,预期损失模型应运而生,这对于全世界金融体制来说都是一项重大改革。2014年7月24日,国
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