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Memristor-based in-situ convolutional strategy for accurate braille recognition

Science China Materials 2024年第12期67卷 3986-3993页

作者： Xianghong Zhang congyao qin Wenhong Peng Ningpu qin Enping Cheng Jianxin Wu Yuyang Fan Qian Yang Huipeng Chen Institute of Optoelectronic Display National&Local United Engineering Lab of Flat Panel Display TechnologyFuzhou UniversityFuzhou 350002China Zhicheng College Fuzhou UniversityFuzhou 350002China Fujian Science&Technology Innovation Laboratory for Optoelectronic Information of China Fuzhou 350100China State Key Laboratory of ASIC and System School of MicroelectronicsFudan UniversityShanghai 200433China

Signal processing has entered the era of big data,and improving processing efficiency becomes *** computing architectures face computational efficiency limitations due to the separation of storage and *** circuits based on multi-conductor devices enable full hardware convolutional neural networks(CNNs),which hold great potential to improve computational ***,when processing large-scale convolutional computations,there is still a significant amount of device redundancy,resulting in low computational power consumption and high computational ***,we innovatively propose a memristor-based in-situ convolutional strategy,which uses the dynamic changes in the conductive wire,doping area,and polarization area of memristors as the process of convolutional operations,and uses the time required for conductance switching of a single device as the computation result,embodying convolutional computation through the unique spiked digital signal of the *** strategy reasonably encodes complex analog signals into simple digital signals through a memristor,completing the convolutional computation at the device level,which is essential for complex signal processing and computational efficiency *** on the implementation of device-level convolutional computing,we have achieved feature recognition and noise filtering for braille *** believe that our successful implementation of convolutional computing at the device level will promote the construction of complex CNNs with large-scale convolutional computing capabilities,bringing innovation and development to the field of neuromorphic computing.

关键词： convolutional computing multi-conductor memristor conductive filaments

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具有稳定阈值开关特性的全印刷IGZO忆阻器阵列用于人工伤害感受器

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Science China Materials 2024年第8期67卷 2661-2670页

作者：彭文鸿刘常飞许晨辉覃琮尧秦宁浦陈惠鹏郭太良胡文平 Institute of Optoelectronic Display National&Local United Engineering Lab of Flat Panel Display TechnologyFuzhou UniversityFuzhou 350002China Fujian Science&Technology Innovation Laboratory for Optoelectronic Information of China Fuzhou 350100China Joint School of National University of Singapore and Tianjin University International Campus of Tianjin UniversityBinhai New CityFuzhou 350207China Tianjin Key Laboratory of Molecular Optoelectronic Sciences Department of ChemistrySchool of ScienceTianjin University&Collaborative InnovationCenter of Chemical Science and Engineering(Tianjin)Tianjin 300072China

人工感知系统的大规模制备与图案化对实现仿生系统至关重要.传统工艺的图案化受限于掩膜版,难以大规模制备.喷墨打印技术的无掩膜图案化制备能力十分适配目前大规模制备的需求.然而,在器件的制造上,打印技术往往局限于制造简单的器件或... 详细信息

人工感知系统的大规模制备与图案化对实现仿生系统至关重要.传统工艺的图案化受限于掩膜版,难以大规模制备.喷墨打印技术的无掩膜图案化制备能力十分适配目前大规模制备的需求.然而,在器件的制造上,打印技术往往局限于制造简单的器件或在复杂器件中制备图案化的有源层.在此,我们实现全喷墨打印IGZO忆阻器阵列用于模拟伤害感受器.通过在全金属氧化物的ITO/IGZO/ITO忆阻器中加入一层Ag,实现了稳定的阈值切换特性,大的电流开关比(10~5),10~4次循环扫描的出色开关耐久性和良好的空间均匀性.我们分析了器件基于Ag导电丝的传导方式和LIF特性,如积累爆发、自泄露等,证明了忆阻器作为人工神经元的潜力.最后,我们利用该器件稳定的阈值切换特性,成功实现了人工伤害感受器,包括阈值、松弛、无适应和敏化.我们的工作证明了喷墨打印技术在实现仿生系统中拥有着巨大的应用潜力.

关键词：喷墨打印技术有源层忆阻器人工神经元图案化金属氧化物循环扫描感知系统

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