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oe1(光电查) - 科学论文

5 条数据
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  • [IEEE 2019年光子学最新进展研讨会（WRAP） - 印度古瓦哈提（2019.12.13-2019.12.14）] 2019年光子学最新进展研讨会（WRAP） - 激光诱导等离子体形成瞬态水下声信号特性

    摘要： 过去数年间，学界提出了多种模型来解释作为第四类基本电路元件的忆阻器所呈现的行为特征。这些模型的复杂程度各异，既有对物理机制的描述，也有更普适的数学建模方法。然而从建模视角来看，这种被广泛观测到的随机性现象却长期被严重忽视。忆阻器运行过程中固有的可变性，是其融入非线性器件随机电子学研究领域的关键特性。本文以电路兼容格式对实验观测到的本征随机性进行建模。该通用模型可整合至各类基于阈值机制的忆阻器模型变体中——这些模型通过输出迟滞曲线的明显变化来反映开关阈值的偏移。此外，该模型作为噪声注入方案的替代应用，为神经形态工程电路设计领域开辟了新途径。但另一方面，对于基于非确定性忆阻器逻辑、对可变性敏感度低的数字设计，则需格外谨慎对待。

    关键词： 神经形态学、基于阈值的器件、忆阻器、随机性、忆阻器模型、随机电子学

    更新于2025-09-23 15:19:57

  • [2019年IEEE/CVF计算机视觉与模式识别会议（CVPR） - 美国加利福尼亚州长滩（2019.6.15-2019.6.20）] 2019年IEEE/CVF计算机视觉与模式识别会议（CVPR） - LaserNet：一种用于自动驾驶的高效概率三维物体检测器

    摘要： 过去数年间，学界提出了多种模型来解释作为第四类基本电路元件的忆阻器所呈现的行为特征。这些模型的复杂程度各异，既有对物理机制的描述，也有更广义的数学建模。然而从建模视角来看，这种被广泛观测到的随机性现象却长期被严重忽视。忆阻器运行过程中固有的可变性，是其融入随机电子学研究领域的关键特性。本文以电路兼容格式对实验观测到的本征随机性进行建模。该通用模型可整合至基于阈值特性的各类忆阻器模型变体中——这些模型通过输出滞回曲线的明显变化来反映开关阈值的偏移。此外，该模型作为噪声注入方案的拓展应用，为神经形态工程电路设计领域开辟了新途径。但另一方面，基于非确定性忆阻器逻辑的数字设计若对可变性敏感，则需格外谨慎。

    关键词： 忆阻器、基于阈值的器件、神经形态学、随机电子学、忆阻器模型、随机性

    更新于2025-09-23 15:19:57

  • 一种基于海藻酸钙水凝胶膜的新型光纤马赫-曾德尔干涉仪用于湿度传感

    摘要： 过去数年间，学界提出了多种模型来解释作为第四类基本电路元件的忆阻器所呈现的行为特征。这些模型复杂度各异，既有对物理机制的描述，也有更广义的数学建模。然而从建模视角来看，作为普遍观测现象的随机性却长期被严重忽视。这种忆阻器运行过程中固有的可变性，正是将该非线性器件融入随机电子学研究领域的关键特性。本文以电路兼容的形式对实验观测到的本征随机性进行了建模。该通用模型可整合至各类基于阈值机制的忆阻器模型变体中——这些模型通过输出滞回曲线的明显变化来反映开关阈值的偏移。此外，该模型作为噪声注入方案的拓展应用，为神经形态工程电路设计领域开辟了新途径。但另一方面，基于非确定性忆阻器逻辑设计的抗变异能力较弱的数字系统需要格外谨慎对待。

    关键词： 神经形态学、基于阈值的器件、忆阻器、随机性、忆阻器模型、随机电子学

    更新于2025-09-16 10:30:52

  • 微快门有机发光二极管的微腔特性分析

    摘要： 我们提出了一种以二维NAND闪存单元作为高密度可靠突触器件的多层神经网络设计方案。该操作方案消除了NAND闪存单元的浪费，并允许模拟输入值。采用自适应权重更新方法，在MNIST数据库集上训练了一个具有40,545个突触的三层感知机网络，用于基于硬件的多层神经网络。测量了NAND闪存单元的电导响应，结果表明单向电导响应适合将NAND闪存单元作为突触器件来实现多层神经网络。通过在线学习，与基于忆阻器的突触相比，无论采用何种权重更新方法，使用NAND突触器件都获得了更高的学习准确率。采用基于单向电导响应的自适应权重更新方法，我们使用NAND突触器件获得了94.19%的学习准确率。该准确率与基于理想完美线性器件的突触所获得的94.69%相当。因此，作为成熟技术且在单元密度方面具有巨大优势的NAND闪存，有望成为实现高密度多层神经网络的理想突触器件。

    关键词： 突触器件、多层神经网络、基于硬件的神经网络、深度神经网络（DNNs）、深度学习、NAND闪存、神经形态学

    更新于2025-09-11 14:15:04

  • [美国田纳西州诺克斯维尔 ACM出版社国际会议（2018年7月23日-26日）] 神经形态系统国际会议论文集 - ICONS '18 - 基于视网膜启发的运动物体检测算法

    摘要： 视网膜在动物视觉中起着重要作用——即通过视神经向大脑传输视觉信息前进行预处理。理解视网膜的这一功能对神经形态传感器（尤其是面向图像处理的传感器）的研发设计尤为重要。本研究聚焦于视网膜运动处理机制的探究，特别关注在复杂条件下（即大量杂乱信号或干扰信号中）对微小或低对比度（昏暗）运动目标的检测。本文将经典的运动敏感细胞模型——哈森斯坦-赖夏特模型，与主要依赖变化检测的OMS（物体运动敏感）细胞模型进行对比，阐明各自更适用的场景。我们还研究了受视网膜回路特征启发的性能增强机制，例如侧向抑制（由无长突细胞介导）能为W3神经节细胞提供小目标选择性——我们证明该机制可与前述运动处理细胞模型结合，从而筛选出需进一步处理的小型运动目标。

    关键词： 运动检测、ACM会议录、视网膜、神经形态学

    更新于2025-09-04 15:30:14