3D printed neuromorphic sensing systems
Notice bibliographique
Résumé
Thanks to the high energy efficiency, neuromorphic devices are spotlighted recently by mimicking the calculation principle of the human brain through the parallel computation and the memory function.Various bio-inspired 'in-memory computing' (IMC) devices were developed during the past decades, such as synaptic transistors for artificial synapses.By integrating with specific sensors, neuromorphic sensing systems are achievable with the bio-inspired signal perception function.A signal perception process is possible by a combination of stimuli sensing, signal conversion/transmission, and signal processing.However, most neuromorphic sensing systems were demonstrated without signal conversion/transmission functions.Therefore, those cannot fully mimic the function provides by the sensory neuron in the biological system.This thesis aims to design a neuromorphic sensing system with a complete function as biological sensory neurons.To reach such a target, 3D printed sensors, electrical oscillators, and synaptic transistors were developed as functions of artificial receptors, artificial neurons, and artificial synapses, respectively.Moreover, since the 3D printing technology has demonstrated a facile process due to fast prototyping, the proposed 3D neuromorphic sensing system was designed as a 3D integrated structure and fabricated by 3D printing technologies.A novel multi-axis robot 3D printing system was also utilized to increase the fabrication efficiency with the capability of printing on vertical and tilted surfaces seamlessly.Furthermore, the developed 3D neuromorphic system was easily adapted to the application of tactile sensing.A portable neuromorphic system was integrated with a tactile sensing system for the intelligent tactile sensing application of the humanoid robot.Finally, the bio-inspired reflex arc for the unconscious response was also demonstrated by training the neuromorphic tactile sensing system.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,006 | 0,003 |
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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».