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]一种基于忆阻器实现的硬件卷积神经网络模型-CN202310297925.6在审
  • 翟亚红;王健竹 - 电子科技大学
  • 2023-03-24 - 2023-07-21 - G06N3/063
  • 本发明公开了一种利用忆阻器所构建的卷积神经网络模型,涉及半导体集成电路和神经网络领域。所提出的卷积神经网络系统核心为忆阻器组成的卷积层和全连接层,以及与之配套的数据编码方法。本发明利用了忆阻器可实现多电阻态的特性,将卷积神经网络中的权重映射为忆阻器的电导,将卷积神经网络中的输入映射为忆阻器两端的电压,读取流经忆阻器的电流即可得到卷积层和全连接层运算之后的结果。相较于传统的卷积神经网络,本发明提出的网络可基于硬件实现,充分利用了忆阻器的多电阻态特性,具有功耗低、效率高、集成度高、与CMOS工艺兼容性好等优点。
  • 一种基于忆阻器实现硬件卷积神经网络模型
  • [发明专利]一种基于忆阻器所构建的脉冲神经网络模型-CN202210741799.4在审
  • 翟亚红;廖文倩;万义才;王健竹 - 电子科技大学
  • 2022-06-27 - 2022-11-15 - G06V10/82
  • 本发明公开了一种基于忆阻器所构建的脉冲神经网络模型,所述脉冲神经网络模型可以用于黑白数字图片的识别。本发明创新性地将忆阻器(RRAM)的非线性应用到神经元电路中,使得模拟得到的脉冲更符合生物形态,并且采用STDP非监督学习规则和WTA竞争机制来训练网络。相较于现有的脉冲卷积神经网络,本发明整个网络结构简单,不借助于卷积神经网络的框架及算法,只有输入层和输出层两层,具有计算量小、能耗低的特点。本发明基于数字硬件平台设计,能在现场可编程门阵列(FPGA)上实现其功能,便于集成到超大规模的脉冲神经网络硬件架构中,同时减少了大量的累乘加运算,使功耗大大降低。
  • 一种基于忆阻器构建脉冲神经网络模型
  • [发明专利]一种快速瞬态响应的无片外电容低压差线性稳压器-CN202111472936.0在审
  • 翟亚红;曹飞飞;王健竹;廖文倩;李威 - 电子科技大学
  • 2021-12-02 - 2022-03-29 - G05F1/56
  • 本发明提出一种快速瞬态响应的无片外电容低压差线性稳压器,属于电源管理领域。该无片外电容LDO包括:误差放大器模块、调整管模块、频率补偿模块、瞬态响应增强模块和反馈电路。本发明的误差放大器采用两级运放结构,第一级采用折叠式共源共栅结构提供较大的输出摆幅和频率稳定性,第二级提供高增益。频率补偿电路采用嵌套式密勒补偿结构,将误差放大器第一级的输出端极点设为环路增益的主极点,并去除了传统密勒补偿所产生的右半平面零点。瞬态响应增强模块包括电压缓冲级和前馈跨导级,电压缓冲级将误差放大器电路的高输出阻抗和功率管的栅极大寄生电容隔开,前馈跨导级与功率管构成push‑pull结构,两者共同作用有利于瞬态响应的改善。
  • 一种快速瞬态响应外电低压线性稳压器

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