62、低功耗电路设计与神经形态网络的研究进展

最新推荐文章于 2025-10-21 14:20:43 发布
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分类专栏： 智能系统与计算前沿 文章标签： 低功耗电路设计 GDI技术 Baugh-Wooley乘法器
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低功耗电路设计与神经形态网络的研究进展

在当今科技领域，低功耗和高效能的电路设计以及神经形态网络在生物医学等诸多应用中的研究愈发重要。本文将介绍基于门扩散输入（GDI）技术的Baugh - Wooley乘法器设计，以及低功耗神经形态脉冲神经网络的VLSI实现。

基于全摆幅GDI技术的Baugh - Wooley乘法器设计
  • GDI技术基础 ：在GDI技术设计的功能F1中，当A = 0且B = 0时会出现低摆幅情况，此时F1的电压为Vtp而非0，这是由于PMOS传输晶体管的高到低过渡不佳所致。在约50%的情况（B = 1）下，GDI单元像常规CMOS反相器一样工作，常被用作数字缓冲器进行逻辑电平恢复。
  • 改进的GDI技术 ：改进的GDI技术通过在输出端添加一个额外的晶体管来恢复摆幅。与简单的GDI逻辑相比，该技术改善了输出电压、控制和功率延迟积。这种逻辑风格可以使用常规的CMOS工艺实现，解决了阈值问题并改善了性能摆幅的退化。虽然增加了一个晶体管，但总体晶体管数量仍少于互补金属氧化物半导体技术。使用全摆幅GDI技术的F1和F2函数具有全摆幅性能、低功耗、高能效和占用空间小的特点。
  • 全加器设计 ：全加器是许多应用中的基本功能块，由三个输入（A、B、C）和两个输出（SUM、CARRY）组成。要使用GDI技术设计全加器，首先需要设计异或（XOR）和异或非（XNOR）门。XOR门的表达式为A ⊕ B = A′B + AB′，在提出的XOR电路中使用了四个晶体管。使用全摆幅门扩散输入技术构建的完整全加器包含18个晶体管，与传统的CMOS全加器
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一切皆是映射：实现神经网络的硬件加速技术：GPU、ASIC（专用集成电路）和FPGA（现场可编程门阵列）
AI天才研究院
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在人工智能和深度学习领域，神经网络已经成为一种revolutionary的技术，推动了诸如计算机视觉、自然语言处理和语音识别等领域的巨大进步。然而，随着神经网络模型变得越来越复杂和庞大，传统的CPU处理器在处理这些计算密集型任务时往往力不从心。这就催生了对专门的硬件加速技术的需求，以提高神经网络的训练和推理效率。在这篇文章中，我们将深入探讨三种主要的硬件加速技术：GPU（图形处理器）、ASIC（专用集成电路）和FPGA（现场可编程门阵列）。这些技术各有特点，都在神经网络加速领域发挥着重要作用。
超低功耗电路设计新进展
u9v0w的博客
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1、神经形态计算系统：原理、设计与应用
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33、光子技术在神经形态计算中的应用与进展
u8v9w0x1y的博客
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本文综述了光子技术在神经形态计算中的应用与最新进展，涵盖了光子神经元与突触的基础原理、储层计算与卷积神经网络等架构类型，并介绍了基于微环谐振器、相变材料和集成光子器件的关键技术。文章还分析了光子神经形态计算的硬件实现平台、算法优化方法、安全可靠性保障以及在图像和语音识别中的应用案例，探讨了当前面临的兼容性、安全性和资源优化等挑战，展望了未来在性能提升、集成化发展和跨领域应用方面的潜力。
汽车计算与神经形态芯片进展
o0p1q2r3的博客
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28、可编程模拟神经形态集成电路技术解析
jwt8token的博客
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64通道低功耗神经记录SoC
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Lua非空判断方法[源码]
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JS表格转Excel实现[可运行源码]
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图片转bin文件存储[项目代码]
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本文介绍了在OpenCV项目中如何将大量图片数据转换为二进制（bin）文件进行高效存储和读取的方法。作者在项目中遇到需要处理大量图片数据的问题，尝试了多种格式（如.mat、.txt、.yml）后发现效率较低。通过使用二进制文件存储，显著提升了读写速度。文章详细展示了使用OpenCV将图片写入二进制文件的代码示例，以及从二进制文件读取图片数据的实现方法。虽然该方法需要提前知道图片的尺寸和数量，但读写速度极快，适合处理大量图片数据。作者还提到可以通过换行符或终止符优化读取过程，但未深入探讨。
ROS视觉处理与色彩识别[项目源码]
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本文详细介绍了在ROS环境下进行视觉处理的基础步骤，特别是针对色彩识别的实现方法。内容涵盖了从摄像头驱动的安装与配置（如usb_cam驱动和image_view工具的使用），到创建功能包和编写图像处理节点（包括RGB图像回调函数、HSV色彩空间转换、二值化处理及形态学操作）。此外，还演示了如何在仿真环境中获取图像，并通过OpenCV实现红色和绿色物体的识别与追踪。最后，文章提供了完整的代码示例和编译运行步骤，帮助读者快速上手ROS视觉处理项目。
Anaconda安装与使用指南[项目源码]
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本文详细介绍了在Anaconda环境下安装和使用jupyter及numpy的步骤。首先，指导用户如何安装Anaconda并创建虚拟环境，然后详细说明了如何在虚拟环境中安装jupyter和numpy。接着，文章提供了多个numpy的练习示例，包括创建零向量、矩阵操作、归一化等。此外，还介绍了如何在Jupyter中完成numpy、pandas和matplotlib的例题，涵盖了从基础操作到实际应用的多个方面。最后，文章总结了实验过程中的经验，特别是在使用国内镜像源后下载速度的提升。
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11-24
【动静障碍物】基于JPS算法（改进A）全局路径规划与DWA动态窗口局部避障的机器人自主导航混合控制算法（Matlab代码实现）内容概要：本文介绍了一种结合改进A*算法的JPS（跳跃点搜索）全局路径规划与DWA（动态窗口法）局部避障的混合控制算法，用于机器人在动静态障碍物环境下的自主导航。该算法通过JPS优化全局路径搜索效率，提升路径规划速度，并结合DWA实现实时动态避障，增强了机器人在复杂动态环境中的适应性和安全性。整个系统在Matlab平台上进行了代码实现与仿真验证，展示了良好的路径规划效果与避障性能。; 适合人群：具备一定机器人学、自动控制或路径规划基础知识的研究生、科研人员及从事智能机器人开发的工程技术人员。; 使用场景及目标：①应用于移动机器人在静态与动态障碍共存环境中的自主导航任务；②为研究高效全局规划与实时局部避障的融合策略提供技术参考与实现案例；③支持Matlab仿真环境下的算法验证与优化。; 阅读建议：建议读者结合Matlab代码深入理解JPS与DWA的集成逻辑，重点关注算法在路径最优性、计算效率与避障实时性之间的平衡设计，可进一步扩展至多机器人系统或复杂地形场景的应用研究。
Lua中loadstring应用[源码]
最新发布
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本文介绍了在Lua编程中使用loadstring函数解析字符串公式的方法，特别是在游戏开发中的应用。通过示例代码展示了如何解析包含动态变量的字符串，如属性键、操作符和技能等级等，并动态计算其值。文章详细说明了如何利用loadstring将字符串转换为可执行的Lua代码，并处理复杂的公式解析，如计算buff持续时间和属性加成。这对于需要动态处理游戏内文本和公式的开发者具有实用价值。
神经形态计算与脉冲神经网络：迈向低能耗机器智能
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