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成都工业学院电子工程学院微电子科学与工程专业前身是2003年在国内首批设立的微电子技术专业,2012年获批四川省首批卓越工程师教育培养计划专业,2017年入选四川省首批地方普通本科院校应用型示范专业,2019年入选国家“双万计划”省级一流专业,2020年入选国家“双万计划”国家级一流本科专业。与英特尔产品(成都)有限公司、杭州士兰集成电路有限公司等知名企业开展校企合作,培养以集成电路制造工艺技术和...
当前,基于边缘智能计算设备运行的人工智能应用日趋复杂和高精度。为降低边缘设备运行的延迟和功耗,存算一体技术被应用在边缘设备端,通过减小数据搬运的开销最大化减少边缘设备上的延迟与功耗。而传统的存算一体宏仅支持使用整数型数据计算,难以支持日趋高精度、高复杂度以及片上训练的边缘端智能计算任务。仅使用单一模拟或数字方案的存算一体宏,难以在能量效率、面积效率和精度上取得最优化。如何有效结合模拟存算与数字存算...
当前,基于边缘智能计算设备运行的人工智能应用日趋复杂及高精度,为降低边缘设备运行的延迟和功耗,存算一体技术被应用在边缘设备端,通过减小数据搬运的开销最大化减少边缘设备上的延迟与功耗。但传统的存算一体宏仅支持使用整数型数据计算,难以支持日趋高精度、高复杂度以及片上训练的边缘端智能计算任务。且仅使用单一模拟或数字方案的存算一体宏,在能量效率、面积效率和精度上难以取得最优化。如何有效结合模拟存算与数字存...
当前,智能计算设备呈指数式增长,迫切需要低功耗与低延迟执行神经网络推理任务,以及不依赖云端的片上学习能力来动态适应边缘端复杂多变的应用场景。非易失存算一体技术可最大化减少数据搬运带来的功耗和延迟并消除静态功耗,为边缘智能计算设备提供了一种极具竞争力的方案。非易失存算一体芯片近年来持续快速发展,其在集成规模、能效、算力等方面均取得了长足的进步,实现了对片上推理任务的高效支持。但进行片上学习通常需要对...
杭州电子科技大学微电子研究院科研成果获奖(2013年-2022年)。
杭州电子科技大学微电子研究院科研成果项目(2018-2023年)。
杭州电子科技大学微电子研究院科研成果2023年论文。
杭州电子科技大学微电子研究院科研成果专利(2020年-2023年)。
时空信号是指在特定时间窗口内(时间域)并包含有多个通道(空间域)的数据信息,如生物信号、气候信号、视频信号以及多模态的各种传感器信号等等。随着大数据、人工智能以及物联网技术的发展,越来越多的边缘智能设备得到普及。如何在边缘设备上实时处理、分析和解释时空信号已成为未来社会智能化发展的一项重要挑战。
微电子所重点实验室刘明院士团队设计了一种新的3D垂直RRAM阵列,其中不同层器件分别具有非易失性和易失性,这使得它能够构建多模态神经形态计算网络。第1层器件(字线:TiN)和第2层器件(字线:Ru)分别表现出不同的动态特性,可以用于构建多时间尺度储备池计算网络;第3层器(WL:W)表现出了多比特存储的非易失特性,可用于构建卷积神经网络和全连接网络等。第1层和第2层器件构建的多时间尺度储备池计算网络...
DRAM是存储器领域最重要的分支之一。随着尺寸微缩,1T1C结构DRAM的存储电容限制问题愈发显著,导致传统1T1C-DRAM面临微缩挑战。基于铟镓锌氧(IGZO)晶体管的2T0C-DRAM有望克服1T1C-DRAM的微缩挑战,在3D DRAM方面发挥更大的优势。但现阶段研究工作都基于平面结构的IGZO器件,形成的2T0C单元尺寸(大约20F2)比相同特征尺寸下的1T1C单元尺寸(6F2)大很多,...
IGZO薄膜晶体管(TFT)由于其极低的关态电流、较高的迁移率和低温工艺,在新型DRAM的应用中备受关注。与传统的硅基1T1C DRAM相比,IGZO 2T0C DRAM具有能够实现多值存储的优势,该优势可提高各个单元的有效存储密度。但目前基于该方面的研究仅实现了单个存储单元的多值存储功能验证,以及多个单元间SN电压的均一性,仍需要较为复杂的外围电路来解决读取晶体管之间阈值电压变化的问题。
基于Zr掺杂HfO2(HZO)材料的铁电存储器有望通过后道工艺进行大规模阵列集成,但仍存在两个关键的优化问题:一方面,HZO的最佳退火温度仍高于后道工艺的热预算限制(为保证前道工艺制备的晶体管及互联金属的可靠性,通常后道工艺的热预算通常被限制在400℃以下);另一方面,对于器件在先进工艺节点中的应用,以及降低器件的写操作功耗,需要降低HZO铁电器件的操作电压。
传统贝叶斯机面临三大挑战:一是需要高质量的随机源生成具有真随机性的随机比特数流;二是由于随机变量随着问题的规模和复杂度的增加而增加,因此需要高密度的存储器;三是存储器和随机源的分离,导致了芯片面积和功耗的浪费。
阻变存储器(RRAM)因其高速、低功耗和可扩展性而被广泛用于实现边缘计算加速器。但由于RRAM存在保持特性退化的问题,导致基于RRAM芯片上的网络推理准确率随时间的增大而降低,从而限制了基于RRAM的边缘计算加速器的运算精度。

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