北京曾经粗放式的管理模式越来越难应对当前的市场环境变化。
【图文导读】图1.基于BTO的FTJ设备的示意图和电子特性a)生物突触的示意图b)两端Pt/BTO/SNTOFTJ设备的示意图,电力其中Pt和SNTO电极分别模拟突触前和突触后c)BTO/SNTO异质结构的PFM平面外相位对比图像d)BTO/SNTO异质结构的局部相位和幅度磁滞回线e)(c)中相同区域的C-AFM图像f)可重复的电流-电压环路为300个循环图2.FTJ器件的域切换动力学受成核限制切换模型控制a)多个G-V磁滞回线作为脉冲宽度的函数b)在各种脉冲幅度下归一化反向面积与脉冲宽度的关系c)重新缩放的归一化反向面积与NLS模型的拟合参数的函数d)开关时间随正开关场的倒数而变化,电力这符合默兹定律e)切换与电场有关的Lorentz分布的一半最大值的一半宽度图3.Pt/BTO/SNTO设备的脉冲训练,EPSC演变和STDP特性a)突触前尖峰触发的瞬时电流b)在短时程增强模式下以六个频率响应刺激序列而记录的EPSCc)该器件的松弛性能显示了LTP模式下电流随脉冲数和幅度的变化d)中间状态的保持特性为2×103se)长期增强和抑制显示500个周期的200个离散状态f)具有反对称Hebbian学习规则的体重依赖型STDP学习图4.5×5人工突触阵列中短期增强和长期增强的动态过程a)字母I,O和P的图像以及相应的三种脉冲序列,每个脉冲序列由十个连续的刺激脉冲组成,持续时间为50ns,幅度分别为0.9和1.3V,5和0.5MHz的脉冲频率被输入到突触阵列中以表示I,O和Pb,d,f)最后一个脉冲后的I,O和P图像c,e,g)在最后一个脉冲后的25µs时刻的I,O和P图像。在短期增强模式下记忆字母I和P,交易在长期增强模式下记忆字母O图5.FTJ设备中反向传播的仿真a)三层神经网络的示意图b)具有交叉开关结构以执行模拟矩阵运算的神经核心的示意图c)500次循环中长时间增强和抑制过程的重叠图d)增强和e)抑制的统计ΔG与电导图针对f)小图像和g)大图像的BTO和STO设备的训练精度【总结】在这个工作中,交易作者展示了使用FTJ具有超低飞焦能量消耗,快速操作速度和高写入线性度的高性能电子突触
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