专利名称
主分类
A 农业
B 作业;运输
C 化学;冶金
D 纺织;造纸
E 固定建筑物
F 机械工程、照明、加热
G 物理
H 电学
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公布日期
2023-10-24 公布专利
2023-10-20 公布专利
2023-10-17 公布专利
2023-10-13 公布专利
2023-10-10 公布专利
2023-10-03 公布专利
2023-09-29 公布专利
2023-09-26 公布专利
2023-09-22 公布专利
2023-09-19 公布专利
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专利权人
国家电网公司
华为技术有限公司
浙江大学
中兴通讯股份有限公司
三星电子株式会社
中国石油化工股份有限公司
清华大学
鸿海精密工业股份有限公司
松下电器产业株式会社
上海交通大学
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  • [发明专利]一种卷积神经网络系统、器阵列和卷积神经网络-CN202110302278.4有效
  • 梁峰;李佩嵘;李冰;张国和;张洁;卞鼐;梁辉 - 西安交通大学
  • 2021-03-22 - 2022-11-04 - G06N3/063
  • 本发明实施例提供了一种卷积神经网络系统、器阵列和卷积神经网络,所述系统通过器阵列中多列位线和多行字线,采用大小为N*N的卷积核对待处理图像中的当前图像块进行卷积运算,包括:根据卷积核的步长在待处理图像上先后选取重叠相邻的两个图像块,确定两个图像块之间复用的多个像素点的特征值;根据复用的多个像素点的特征值,确定前N列位线中复用的多个权值;根据所述多个权值设置器单元的工作状态和电导;获得前N列位线各自在当前卷积运算周期内输出的电流值本发明实施例提供的卷积神经网络系统,利用图像块之间复用的多个像素点的特征值进行卷积运算,增加了器阵列在每个周期内的计算量,提高了计算效率。
  • 一种卷积神经网络系统忆阻器阵列
  • [发明专利]基于非线性器阵列的随机数产生器-CN202210426488.9在审
  • 李祎;任升广;余颖洁;杨岭;缪向水 - 华中科技大学
  • 2022-04-22 - 2022-08-05 - G11C13/00
  • 本发明公开了一种基于非线性器阵列的随机数产生器,包括:可变信号激励电路、非线性器阵列、ADC阵列和寄存器;非线性器阵列的输入端连接至可变信号激励电路的输出端,用于根据可变信号激励电路输出的激励电压信号输出模拟随机信号激励电压信号的大小在非线性器阵列中非线性器的本征电压范围内取值。本发明可直接在存储器阵列上实现,不需要引入额外的电路,同时不受时间和空间的限制,可以在任意空闲或者非空闲的存储器上实现,因此具有极高的时间复用性和空间复用性;且提高了随机数生成的速度。
  • 基于非线性忆阻器阵列随机数产生器
  • [发明专利]基于动态器的储备池计算系统-CN202011501064.1在审
  • 吴华强;仲亚楠;高滨;钱鹤;唐建石 - 清华大学
  • 2020-12-18 - 2021-03-12 - G06N3/063
  • 本发明提出的一种基于动态器的储备池计算系统,包括:时分复用模块,包括多个并行的掩膜单元,根据不同的掩模信号以各掩模信号为载波对输入信号的振幅进行调制得到多个不同的振幅的电压信号;储备池模块,包括多个储备池单元,均分别包括相连接的动态器和负载电阻,通过动态器对来自掩模单元的电压信号进行非线性变换得到电流信号,负载电阻将该电流信号转换成电压信号后输出;乘加模块,采用非挥发性器阵列,将来自储备池模块的多个电压信号与非挥发性器的电导值进行乘加运算得到对应的多个电流信号后输出,各非挥发性器的电导值与储备电池系统输出的权重值相对应。
  • 基于动态忆阻器储备计算系统
  • [发明专利]一种基于交叉阵列的机器人控制系统及方法-CN201910993530.3有效
  • 缪峰;梁世军;王聪;杨再正 - 南京大学;南京大学深圳研究院
  • 2019-10-18 - 2021-11-23 - B25J9/16
  • 本发明公开了一种基于交叉阵列的机器人控制系统及方法,该系统包括传感器组、输入传感信号调制器、神经形态电路、输出控制信号调制器、输出装置、外部监督模块和训练控制器;机器人的控制由神经形态电路执行,其主要部分是具有全连接神经网络结构的器交叉阵列神经形态电路中的差分放大电路和多路复用开关均连接在器交叉阵列上,输入信号向量与器交叉阵列内储存的权重矩阵的相乘,再经过差分放大电路得到一路或者多路模拟输出信号。本发明拟利用器神经形态电路来降低已有机器人控制系统执行神经网络运算时的功耗;直接用器来模拟生物神经网络中的权重,有效降低复杂度,提高了响应速度。
  • 一种基于交叉阵列机器人控制系统方法
  • [发明专利]一种多芯光纤器件及“擦、写、读”方案-CN202111021709.6有效
  • 金威;程思莹;李翔;李亚茹;张毅博;张亚勋;张羽;刘志海;杨军;苑立波 - 哈尔滨工程大学
  • 2021-09-01 - 2023-07-14 - G11C13/04
  • 本发明提供一种多芯光纤器件及“擦、写、读”方案。该多芯光纤器件及“擦、写、读”方案,包括“读、写、擦”激光输出模块、多芯光纤器、“读”多芯探测模块,其中多芯光纤器包括多芯光纤、光学相变材料薄膜和防氧化增反膜。在多芯光纤端面后依次镀有光学相变材料薄膜和防氧化增反膜来构造多芯光纤器;各个纤芯中注入“擦、写”脉冲激光分别对各纤芯端面的光学相变材料的相态进行调控,不同相态下的光学相变材料反射率存在差异,通过“读该多芯光纤器件基于空分复用理念提升单芯光纤非易失性存储的维度,可极大地提高通信、存储容量,突破当前普通单模光纤信息容量极限。
  • 一种光纤器件方案
  • [发明专利]基于氧化锌器的储备池计算系统-CN202211108086.0在审
  • 王黎勋;张跃军;郭哲成;张会红 - 宁波大学
  • 2022-09-13 - 2022-12-23 - G06N3/063
  • 本发明公开了一种基于氧化锌器的储备池计算系统,包括主控模块、脉冲累计发放模块、跨放大模块、信号反向模块和时分复用模块,脉冲累计发放模块包括196个脉冲累计发放子模块,跨放大模块包括196个跨放大子模块,信号反向模块包括98个信号反向子模块,每个脉冲累计发放子模块分别包括第一反相器、第二反相器、第一与门、第一二极管、第一器、第一PMOS管、第一NMOS管、第二NMOS管和第三NMOS管,每个跨放大子模块分别包括第一运算放大器和第一电阻,每个信号反向子模块分别包括第二运算放大器,时分复用模块包括第二器和第二电阻;优点是处理速度较快,识别精度较高,且训练消耗资源较低。
  • 基于氧化锌忆阻器储备计算系统
  • [发明专利]一种反向传播神经网络电路及其控制方法-CN202210302472.7在审
  • 杨乐;丁芝侠;李赛;张浩 - 武汉工程大学;华中农业大学
  • 2022-03-25 - 2022-07-08 - G06N3/063
  • 本发明涉及一种反向传播神经网络电路及其控制方法,所述反向传播神经网络电路包括:包括依次电连接的若干层神经网络单元,神经网络单元包括突触电路、与突触电路分别电连接的激活电路、神经元电路,激活电路同时电连接至对应的下一层神经网络单元的突触电路,通过控制突触电路中的交叉阵列的复用,完成突触权重矩阵转置运算,计算出突触权重调整量之后,所述突触电路可以实现突触权重的同步调整。本发明基于突触电路、激活函数电路的电信号传递,完成矩阵乘法运算,并通过对突触电路的复用和神经元电路的电信号传递,完成突触权重矩阵转置计算,提升运算的速度,利用突触电路实现突触权重的同步调整,加快网络的训练速度
  • 一种反向传播神经网络电路及其控制方法
  • [发明专利]器电压与电流关系的确定方法、装置和终端设备-CN201710993687.7在审
  • 王晓霞;魏进武 - 中国联合网络通信集团有限公司
  • 2017-10-23 - 2018-03-23 - G06F17/50
  • 本发明提供一种器电压与电流关系的确定方法、装置和终端设备,其中,该方法包括根据预设的时间与器厚度比例之间对应关系,以及流经器的电流,确定电流从器的掺杂区域向器的非掺杂区域移动的速度,其中,器厚度比例为器的掺杂区域宽度与器的非掺杂区域宽度比值;根据速度、以及电流每次流经器的时间,得到器的掺杂区域的当前宽度;根据器的掺杂区域的当前宽度和电流,带确定器的电压与电流的关系式从而在电流流到了器的掺杂区边界、或非掺杂区边界的时候,计算得到器的电压不会发生突变,便于在将器应用到存储器等器件中的时候,采用器的电压值去对存储器等进行处理。
  • 忆阻器电压电流关系确定方法装置终端设备
  • [发明专利]器阵列模型的处理方法和装置-CN201811248669.7有效
  • 臧新风;沈谅平;王浩;马国坤 - 湖北大学
  • 2018-10-24 - 2023-04-18 - G06F30/367
  • 本发明涉及一种器阵列模型的处理方法和装置,该方法包括:获取样本器在应用过程中的至少一组样本数据,其中样本数据包括电压数据和电流数据;将样本数据处理并存储至器模型的仿真程序文件中,根据所述器模型搭建器阵列;为器阵列中的每一个器对应的数据添加对应的标识符;将目标器的实时电压与通过对应的标识符确定的标准电压进行比较,确定目标器的阻值;将目标器的阻值作为反馈信号更新器阵列模型以更新目标器的阻值,当目标器的阻值满足设定的条件时,确定目标器阵列模型。减小了器模型和实际器特性之间的偏差,提高了对实际器的阵列误差分析以及特性分析的准确性。
  • 忆阻器阵列模型处理方法装置

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