忆阻器相关论文
人类神经系统是一个高度复杂且规模庞大的非线性动力学系统,其动力学行为与人类智能活动密切相关,所以关于神经元或神经网络模型的......
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忆阻器是一种表征电荷和磁通量之间的关系的基本电路元件,当输入电流或电压发生变化时其电阻值就会相应改变,即具有电阻记忆的特点......
钙钛矿过渡金属氧化物材料因具有高缺陷迁移速度、低缺陷迁移势垒的特点,在高性能存储器件领域极具研究空间。钙钛矿结构的Sr Co O......
忆阻器是一种具有记忆功能的非线性电子器件,忆阻器的非线性特性使其耦合至混沌系统中时将能使系统产生更加复杂的动力学行为。此......
研究表明大脑中存在着复杂的混沌动力学,Hopfield神经网络能够很好地模拟大脑中的混沌行为,是人工神经计算的常用模型。神经网络的......
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信息时代数据密集型、计算密集型产业的兴起,伴随着近年来的云端服务的普及浪潮,对数据的运算效率和存储的速度与密度提出更高要求......
通过水热法成功合成取向生长的氧化锌纳米棒阵列,并制备了Cu/ZnO NRs/Zn结构的忆阻器件.研究结果表明,基于氧化锌纳米棒阵列的忆阻......
忆阻器作为第四种基本电路元件,自从被提出起就因其独有的记忆性、非线性和非易失性等,被广泛应用于神经网络、存储器和混沌电路等......
基于忆阻器的数字逻辑电路为探索先进的计算体系结构开辟了新的途径。在多种基于忆阻器的逻辑设计方法中，忆阻器比例逻辑（MRL）可以与......
为把握忆阻类脑芯片发展现状并总结其发展趋势，对现有忆阻类脑计算芯片与架构进行了调研，对芯片中所采用的忆阻器阵列结构和集成工艺......
冯·诺依曼结构的计算机在计算人工智能领域等大型问题时会遇到时钟频率和能耗等巨大瓶颈,而类脑计算作为模拟人脑计算行为的计算......
人类的感官能够感知来自复杂环境的大量刺激并作出反应。在所感知的外界刺激中,80%为通过视觉系统获取的光信息,并且视觉系统还可......
随着信息社会地发展,数字信息地巨大增长,对信息存储和计算处理的要求日益剧增,具有存储和计算一体的忆阻器在研究学者们中间掀起......
二维材料由于具有超薄、柔性的层状结构，有望突破传统阻变材料难以降低忆阻器尺寸的限制，成为存储器、柔性电子、神经形态计算等领域......
在自然语言处理过程中,由于语义的歧义性,致使计算机对自然语言的理解往往需要以一定的语境和大量的先验知识为依据,然后通过语言......
忆阻器与生物突触具有天然相似性,通过忆阻器人工突触构建神经网络是实现高性能计算最有前景的方案之一。本文介绍了忆阻器的工作......
交互式人工智能系统的构建依赖于高性能人工感知系统和处理系统的开发.传统的感知处理系统传感器、存储器和处理器在空间上是分离......
基于CMOS器件的传统冯·诺依曼计算架构愈发难以满足智能化发展日益增长的计算能效和速度需求,探寻新物理原理的基础器件并在此基......
期刊
忆阻器作为一种非线性电路元件,因其高集成度、非挥发性和低功耗而受到学者们的密切关注。将系统中的非线性项用忆阻器元件的数学......
随着大数据时代的到来,基于冯诺依曼架构的计算机面临着日益严重的功耗与延时挑战。与此同时,忆阻器拥有与人脑突触相似的电学特性......
近年来,神经网络理论的快速发展推动了人类对脑科学的深入研究和类脑人工智能技术的积极探索,而联想记忆作为大脑认知的基础功能与......
随着人工智能技术的发展和大数据的爆发,大规模神经网络成为了研究热点,这对计算机的算力和功耗提出了严苛的要求。然而随着传统硅......
忆阻器在高密度存储、存内计算、神经形态计算领域具有极大的应用潜力,但其有限的开关比限制了阵列集成度的提高。为了不牺牲忆阻......
随着芯片的器件尺寸越来越接近物理极限,摩尔定律正在失效。同时,芯片中信息存储和计算相分离的冯·诺依曼架构限制了数据存储和传......
竞争神经网络是一类重要的人工神经网络,其无导师、自组织的学习方式使其广泛应用于模式识别中。新型纳米级元器件忆阻器可以有效......
近年来,受脑启发的人工智能成为人工智能领域研究的一大趋势。探索大脑的认知功能,构建基于脑认知功能的神经网络成为脑科学研究中......
学位
基于非易失存储器的存内计算技术是后摩尔时代突破传统冯·诺依曼计算瓶颈的重要途径之一。忆阻器作为新兴非易失存储器之一,在操......
人工神经网络可以执行类脑计算,并有望打破冯·诺依曼计算机体系架构,实现具有更低功耗、更高速度的存算一体技术。根据生物神经系......
爆炸式增长的数据量使得信息在CPU和内存之间的数据传输带宽遇到了所谓的“冯·诺伊曼瓶颈”。发展后摩尔时代新器件和计算架构,探......
人工神经网络（ANN）技术的快速发展使智能化社会的实现逐渐成为可能,然而,基于CMOS器件的ANN距离生物大脑还有不小差距。与CMOS器件相......
在数据爆发式增长的“大数据”时代,基于冯·诺依曼架构的传统数字计算机已经难以满足日益增长的数据处理需求,亟待开发新的高功效......
在过去的几十年中,基于互补金属氧化物半导体（CMOS）晶体管的数字计算机的计算能力得到了极大的提高。但随着摩尔定律即将走到尽头,基......
近年来,受大脑工作机制启发建立具有人类水平的类脑智能逐渐成为人工智能领域研究的热点,因此借鉴大脑的信息处理方式,建立存算一......
随着大数据时代的发展,各行各业对数据存储的需求越来越大。数据存储离不开存储器,而半导体存储器作为存储行业中重要的一环,得到......
混沌系统、超混沌系统的应用十分广泛,人们根据混沌理论针对性设计一些具有丰富动态特性的混沌系统,以满足不同需求。目前研究的热......
人工智能、机器学习等新兴领域的相关需求驱使忆阻器的研究向系统化、应用化深入推进。忆阻器在多种人工智能项目中具有集成度高、......
为了解决传统计算机中存储与运算之间的物理分离以及传输速度受限的问题，制备一种可用于神经形态计算的模拟型忆阻器，采用磁控溅射法......
忆阻器是一种特征尺寸小、集成度高、读写功耗低和状态非易失的新型双端无源器件,其独特的电学特性使得它非常适合实现人工神经网......
提出一种新型忆阻器模型,利用标准非线性理论分析三个忆阻特性,并设计模拟电路.基于忆阻突触,构建一个忆阻突触耦合环形Hopfield神......
期刊
忆阻神经网络作为类脑研究的重要算法之一,备受国内外众多学者的关注。而稳定性是忆阻神经网络最基本的动力学行为之一,其理论研究......
近年来,在新兴的数据密集型应用——深度卷积神经网络（DCNN）中,图像预处理往往会耗费大量的时间和能耗。卷积运算是图像处理领域应用......
现如今,随着人工智能、类脑计算等信息技术的发展以及物联网、通信网等基础设施的建设,这些新兴产业给人们生产生活带来便利的同时......
固定时间同步相比于其他的类型的同步,如:指数同步,主从同步,有限时间同步,它的同步时间是和系统初值无关的常数.基于这一特性,固......
