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]用于读取闪存存储器设备的方法和装置-CN202180092032.7在审
  • L·佐罗;R·米歇罗尼 - 微芯片技术股份有限公司
  • 2021-04-30 - 2023-09-29 - G11C11/56
  • 一种用于读取闪存存储器设备的方法包括存储可靠性状态分类神经网络(CNN)模型的配置文件和回归神经网络(RNN)推理模型的配置文件,以及存储对应于可靠性状态的可靠性状态标签。识别当前P/E循环次数,并且选择对应于该当前P/E循环次数的可靠性状态CNN模型。执行所选择的可靠性状态CNN模型的神经网络操作以识别预测的可靠性状态。识别对应的可靠性状态标签,并且选择对应的RNN推理模型。使用该可靠性状态标签作为输入,执行所选择的RNN推理模型的神经网络操作,以生成指示阈值电压偏移读取误差(TVS‑RE)曲线的形状的输出。识别对应于该TVS‑RE曲线的最小值的阈值电压偏移补偿(TVSO)值,并且使用所识别的TVSO值处的阈值电压偏移读取来执行读取。
  • 用于读取闪存存储器设备方法装置
  • [发明专利]用于执行神经网络运算的方法和装置-CN202180081817.4在审
  • L·佐罗;R·米歇罗尼 - 微芯片技术股份有限公司
  • 2021-10-03 - 2023-08-15 - G06N3/063
  • 一种用于执行神经网络运算的方法包括接收深度神经网络(DNN)的权重值和偏差值。该DNN的单层的特征值阵列、偏差值和一组权重值耦接到神经网络引擎。在一个或多个乘法累加电路(MAC)处对该单层执行乘法累加运算以获得对应于该单层中的每个神经元的总和。对应于该单层中的每个神经元的层输出值耦接到该MAC的对应输入。重复耦接偏差值和一组权重值、执行乘法累加运算以及耦接层输出值以生成对应于每个输出层神经元的输出层总和,并且对每个输出层总和执行激活函数以生成DNN输出值。
  • 用于执行神经网络运算方法装置
  • [发明专利]用于固态驱动器的可划分神经网络-CN202180037107.1在审
  • L·佐罗;R·米歇罗尼 - 微芯片技术股份有限公司
  • 2021-01-15 - 2023-02-24 - G11C11/56
  • 本发明公开了一种方法,该方法包括:存储具有独立分类核心部分(ICCP)的多核心神经网络推断(MCNNI)模型的配置文件。每个ICCP对应于针对每个参数的多个类别中的一个类别。该MCNNI模型的加权矩阵的每行上的第一多个加权值具有非零值,并且每行上的第二多个加权值具有零值。该配置文件被加载到神经网络引擎中。监测集成电路设备的操作以识别对应于参数中的每个参数的使用值。使用该使用值作为输入来执行单个神经网络操作,以在每个ICCP的输出神经元处生成指示对一个或多个变量的估计的输出值。识别对应于输入使用值的该ICCP的该输出值并将其作为输出进行发送。
  • 用于固态驱动器划分神经网络
  • [发明专利]自动学习对数似然比-CN201780059661.3有效
  • A·马瑞利;R·米歇罗尼 - 美高森美解决方案美国股份有限公司
  • 2017-07-26 - 2020-09-15 - G06F11/10
  • 一种用于标识对数似然比(LLR)值的方法,包括:在默认阈值电压下、在小于默认阈值电压的一个或多个阈值电压偏移下、以及在大于默认阈值电压的一个或多个阈值电压偏移下执行后台读取。对后台读取中的一个后台读取解码以标识所存储的(诸)码字,并使用所存储的读取结果和所标识的(诸)码字来标识LLR值集合。重复该过程以标识针对每个块的LLR值集合和经更新LLR值集合。使用来自与被读取的块相对应的经更新LLR值集合中的LLR值来执行并解码主机请求读取。
  • 自动学习对数

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