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皮肤癌是全球最常见的肿瘤之一,而恶性黑色素瘤是一种致死率非常高的恶性肿瘤。黑色素瘤恶性病变的早期发现能够大大提高肿瘤患者......
忆阻器(Memristor)作为第四种基本电路元件,被广泛应用于信息存储、逻辑运算、神经网络、机器学习等众多领域,现今已经成为研究热......
人工神经网络是人脑神经系统的抽象和模拟,传统的神经网络通过生物神经元的脉冲发放率表示模拟变量。而脉冲神经元模型根据神经元......
本论文主要研究通道中毒对自适应神经网络动力学行为的影响。本文选择具有与放电时间相关的可塑性(spike-timing-dependent plasti......
当前计算机发展由于冯诺依曼架构限制和摩尔定律逐渐失效,已经接近瓶颈。而另一方面,在大数据时代亟需研发新一代的计算架构与硬件......
研究了神经元抑制性突触的可塑性和在视觉模型中的作用。在一个三层前馈视觉模型中,除了考虑兴奋性突触的可塑性外,将抑制性突触的......
因结构简单、并行处理、突破冯洛伊曼瓶颈等优势,忆阻器在搭建类脑神经形态计算系统上有较大潜力。单晶材料缺陷少、性能一致性好,......
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由动作引起的突触变化对神经系统的生长和功能是十分重要的，其变化的程度和方向是由突触前后动作电位的精确定时引起的。通过对海马......
本文为了解决室内摄像头在黑暗环境中遭遇光照会出现曝光过度,拍摄画面出现空白这一问题,设计了基于记忆电阻实现的自适应反射弧结......
脉冲神经网络(Spiking Neural Network,SNN)作为一种新型ANN模型,通过模拟生物神经元尖峰脉冲(Spike)生成机制及突触动力学特征,是......
脉冲神经网络(SNN)作为人工神经网络(ANN)发展的第三代,近年来已经成为了ANN研究的一个重要课题。早期的SNN网络采用的是传统神经......
忆阻器是一种极具发展潜力和具有广泛潜在应用价值的元件,突触在生物神经网络中是一个关键元素,但是在电子器件中很难找到理想的“......
脉冲神经网络(SNN)称为第三代神经网络,源于神经科学是最接近人脑的信息计算方式。信息存储不再是某个处理单元实现,信息在网络中......
脉冲时间突触可塑性（STDP）被普遍认为是大脑学习和记忆的主要机制。抑制性STDP对兴奋性神经元的活动起到调节和控制作用,构造了一种......
忆阻器是具有记忆和类突触特性的非线性电路元件，将忆阻器与STDP学习规则相结合，提出了基于STDP学习规则的忆阻神经网络，并将它应用于......
动作识别目前已经广泛应用于视频监控、机器人学、游戏交互等各个领域。视频监控可以远程确定人或环境的安全,其中使用环境为家庭......
