Complementary Metal‐Oxide Semiconductor and Memristive Hardware for Neuromorphic Computing
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
The ever‐increasing processing power demands of digital computers cannot continue to be fulfilled indefinitely unless there is a paradigm shift in computing. Neuromorphic computing, which takes inspiration from the highly parallel, low‐power, high‐speed, and noise‐tolerant computing capabilities of the brain, may provide such a shift. Many researchers from across academia and industry have been studying materials, devices, circuits, and systems, to implement some of the functions of networks of neurons and synapses to develop neuromorphic computing platforms. These platforms are being designed using various hardware technologies, including the well‐established complementary metal‐oxide semiconductor (CMOS), and emerging memristive technologies such as SiO x ‐based memristors. Herein, recent progress in CMOS, SiO x ‐based memristive, and mixed CMOS‐memristive hardware for neuromorphic systems is highlighted. New and published results from various devices are provided that are developed to replicate selected functions of neurons, synapses, and simple spiking networks. It is shown that the CMOS and memristive devices are assembled in different neuromorphic learning platforms to perform simple cognitive tasks such as classification of spike rate‐based patterns or handwritten digits. Herein, it is envisioned that what is demonstrated is useful to the unconventional computing research community by providing insights into advances in neuromorphic hardware technologies.
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Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découle