期刊文献+
共找到194篇文章
< 1 2 10 >
每页显示 20 50 100
Flexible orbital angular momentum mode switching in multimode fibre using an optical neural network chip
1
作者 Zhengsen Ruan Yuanjian Wan +2 位作者 Lulu Wang Wei Zhou Jian Wang 《Light: Advanced Manufacturing》 2024年第3期16-27,共12页
Mode-division multiplexing technology has been proposed as a crucial technique for enhancing communication capacity and alleviating growing communication demands.Optical switching,which is an essential component of op... Mode-division multiplexing technology has been proposed as a crucial technique for enhancing communication capacity and alleviating growing communication demands.Optical switching,which is an essential component of optical communication systems,enables information exchange between channels.However,existing optical switching solutions are inadequate for addressing flexible information exchange among the mode channels.In this study,we introduced a flexible mode switching system in a multimode fibre based on an optical neural network chip.This system utilised the flexibility of on-chip optical neural networks along with an all-fibre orbital angular momentum(OAM)mode multiplexer-demultiplexer to achieve mode switching among the three OAM modes within a multimode fibre.The system adopted an improved gradient descent algorithm to achieve training for arbitrary 3×3 exchange matrices and ensured maximum crosstalk of less than-18.7 dB,thus enabling arbitrary inter-mode channel information exchange.The proposed optical-neural-network-based mode-switching system was experimentally validated by successfully transmitting different modulation formats across various modes.This innovative solution holds promise for providing effective optical switching in practical multimode communication networks. 展开更多
关键词 Orbital angular momentum Mode switching Fibre-chip-fibre Mode-division multiplexing Optical neural network chip Silicon photonics
原文传递
ARTIFICIAL NEURAL NETWORK MODELLING OF A WOOD CHIP REFINER 被引量:1
2
作者 钱宇 P.Tessier 《Chinese Journal of Chemical Engineering》 SCIE EI CAS CSCD 1995年第4期57-62,共6页
1 INTRODUCTIONWood chip refining is the most critical step in mechanical pulping.Commercical experi-ences have been gained for years.Modelling and control of chip refiners,however,pose a challenge mainly because of th... 1 INTRODUCTIONWood chip refining is the most critical step in mechanical pulping.Commercical experi-ences have been gained for years.Modelling and control of chip refiners,however,pose a challenge mainly because of the stochastic nature of the process.Some attemptshave been made to employ factor analysis technique[1]in the modelling andsimulating of refiner operation[2,3].Strand[2]used common factors as links betweenintrinsic fibre properties and pulp quality.He believed that a qualitative concept onthe physical nature of these common factors could be arrived at,and thus would helpto understand what refining variables need to be controlled or adjusted in order to im-prove pulp quality.However,the linear model used in factor analysis is based on theassumption that the interactions among the system variables are linear,which,ofcourse,is not true in practice. 展开更多
关键词 artificial neural network MODELLING simulation WOOD chip REFINER
在线阅读 下载PDF
THE CONTROL, DRIVE AND DISPLAY CIRCUITS ANDDEVICES IN OPTO-ELECTRONIC 2-D PROGRAMMABLE NEURAL NETWORK
3
作者 Li Wenchen Zhang Zhiguang(Department of Electronic Science, Nankai University, Tianjin 300071)Zhang Yanxin (Institute of Modern Optics, Nankai University, Tianjin 300071) 《Journal of Electronics(China)》 1997年第1期45-51,共7页
In an optoelectronic 2-D programmable neural network system, optical data need to be transferred and feedback with high speed. This paper presents the design and implementation of the interface circuit and its software.
关键词 Artificial neural network COMPUTER communication Interface SINGLE-chip MICROCONTROLLER
在线阅读 下载PDF
面向分布式计算的类脑智能处理器指令集架构设计
4
作者 冯烁 路冬冬 +6 位作者 尹飞 杨剑新 班冬松 何军 颜世云 李媛 雎浩宇 《计算机研究与发展》 北大核心 2026年第1期1-14,共14页
作为分布式计算的典型体现之一,端边云协同计算系统能够有效推动物联网、大模型、数字孪生等人工智能技术的垂直落地应用。类脑计算是一种受大脑工作方式启发而提出的智能计算技术,具有能效高、速度快、容错度高、可扩展性强等优点。通... 作为分布式计算的典型体现之一,端边云协同计算系统能够有效推动物联网、大模型、数字孪生等人工智能技术的垂直落地应用。类脑计算是一种受大脑工作方式启发而提出的智能计算技术,具有能效高、速度快、容错度高、可扩展性强等优点。通过利用脉冲神经网络的事件驱动机制和脉冲稀疏发放等特性,类脑计算能够极大地提升分布式端边云系统的实时处理能力和能量效率。针对分布式终端设备的高实时、低功耗、强异构等特点,聚焦于指令集架构这一软硬件的交互界面,给出了一种立足现有系统、易于部署升级、安全自主可控、异构融合兼容的硬件设计方案,一共提出了12条类脑计算指令,完成了基于某国产指令系统的类脑指令集和对应微结构的定制化设计,为类脑计算赋能分布式计算系统奠定了技术基础。 展开更多
关键词 分布式计算 类脑智能 脉冲神经网络 指令集架构 处理器微结构 神经拟态芯片
在线阅读 下载PDF
On-Line Identification of Grinding Burn and Wheel Wear Based on Grinding Chips Thermal Flow
5
作者 史金飞 张晓玲 +3 位作者 钟秉林 毛善锋 黄仁 田小平 《Journal of Southeast University(English Edition)》 EI CAS 1996年第2期38-42,共5页
The theoretical basis of the grinding chips thermal flow being regarded as the characteristic signal of on line identification is summarized. And on line identification of grinding burn and wheel wear based on the g... The theoretical basis of the grinding chips thermal flow being regarded as the characteristic signal of on line identification is summarized. And on line identification of grinding burn and wheel wear based on the grinding chips thermal flow is introduc 展开更多
关键词 GRINDING BURN WHEEL WEAR identification artificial neural networks GRINDING chipS THERMAL flow
在线阅读 下载PDF
集成光计算:现状、挑战与展望(特邀)
6
作者 项水英 王一芝 +11 位作者 牛欣然 余梦婷 张钰娜 余澄扬 曾鑫涛 郑殿壮 张雅慧 郭星星 韩亚楠 解长健 王涛 郝跃 《光子学报》 北大核心 2025年第9期100-118,共19页
人工智能、深度学习及大模型的飞速发展对算力和能源提出了迫切需求。传统电子计算芯片依赖冯诺伊曼架构,越来越难以支撑人工智能所需的训练及推理算力需求。随着光子集成技术的不断进步,片上集成光子神经网络芯片得到飞速发展,具有超... 人工智能、深度学习及大模型的飞速发展对算力和能源提出了迫切需求。传统电子计算芯片依赖冯诺伊曼架构,越来越难以支撑人工智能所需的训练及推理算力需求。随着光子集成技术的不断进步,片上集成光子神经网络芯片得到飞速发展,具有超高速、大带宽、多维度等优势,成为人工智能底层算力硬件的重要补充。本文回顾了国内外集成光计算方面的研究进展,重点分析了当前面临的挑战,并对未来的发展提出了展望。 展开更多
关键词 光计算 光子神经网络芯片 光子线性计算 光子非线性计算
在线阅读 下载PDF
基于国产AI芯片的目标检测算法优化与部署 被引量:1
7
作者 陈思贇 马怀波 +4 位作者 张华君 兰子柠 陈文鑫 胡杰 常胜 《计算机与现代化》 2025年第1期25-29,共5页
目前各类神经网络已经逐步在社会的各个方面得到广泛应用,神经网络模型的性能很大程度上取决于其训练策略的优劣,其落地部署也离不开相应硬件平台的支持,而为了保障当前形势下我国的信息安全和电子信息产业发展,相关国产AI芯片的替代迫... 目前各类神经网络已经逐步在社会的各个方面得到广泛应用,神经网络模型的性能很大程度上取决于其训练策略的优劣,其落地部署也离不开相应硬件平台的支持,而为了保障当前形势下我国的信息安全和电子信息产业发展,相关国产AI芯片的替代迫在眉睫。本文以国产AI芯片替代为出发点,基于全爱QA-200RC开发套件,探究在国产平台上的神经网络算法部署流程,针对特定任务需求进行YOLOv6神经网络训练和主机程序的优化,在通过摄像头进行实时检测的情况下,实现对火箭残骸的目标检测,帧率达30 FPS,mAP_0.5为90.1%,功耗为8.1 W,满足了边缘平台上完成目标检测任务的需求,对促进国产芯片在相关领域的应用具有一定作用。 展开更多
关键词 目标检测 神经网络 模型训练 AI芯片 国产化 硬件平台 PYTHON
在线阅读 下载PDF
神经拟态类脑计算芯片进展与趋势:以达尔文类脑芯片为例
8
作者 金孝飞 马德 潘纲 《计算》 2025年第7期48-57,共10页
传统冯·诺依曼架构面临显著的“存储墙”与“功耗墙”瓶颈问题,而神经拟态类脑计算通过模拟生物神经网络的拓扑结构与信息处理机制、构建存储与计算融合的一体化架构,支持异步事件驱动的稀疏化计算与通信机制,为突破传统计算范式... 传统冯·诺依曼架构面临显著的“存储墙”与“功耗墙”瓶颈问题,而神经拟态类脑计算通过模拟生物神经网络的拓扑结构与信息处理机制、构建存储与计算融合的一体化架构,支持异步事件驱动的稀疏化计算与通信机制,为突破传统计算范式局限、实现高能效通用智能提供了创新性的技术路径。本研究系统梳理了神经拟态类脑计算芯片的技术发展,重点剖析了浙江大学达尔文系列芯片(尤其是达尔文3代)在架构设计层面的创新突破,并展望了该领域的发展趋势。 展开更多
关键词 高能效 神经拟态类脑计算芯片 脉冲神经网络 存算一体 在线学习 达尔文3代
在线阅读 下载PDF
自旋类脑神经形态计算 被引量:1
9
作者 张帅 陈丽娜 刘荣华 《四川师范大学学报(自然科学版)》 CAS 2025年第2期176-191,共16页
类脑计算旨在模拟和实现大脑的信息处理和学习能力,以解决复杂的计算问题,其关键思想之一是模拟生物神经元和突触行为来实现信息传输、处理和存储.自旋电子学器件的非易失性、高速低功耗、几乎无限的耐用性及固有非线性等特点,使其在类... 类脑计算旨在模拟和实现大脑的信息处理和学习能力,以解决复杂的计算问题,其关键思想之一是模拟生物神经元和突触行为来实现信息传输、处理和存储.自旋电子学器件的非易失性、高速低功耗、几乎无限的耐用性及固有非线性等特点,使其在类脑计算上已有广泛尝试和出色表现.基于对自旋电子学中的各类磁电阻效应、自旋转移力矩和自旋轨道力矩效应、电压调控磁各向异性效应以及磁化动力学的非线性效应进行介绍和总结,以各类自旋器件在储备池计算、伊辛机、脉冲神经网络以及真随机数生成器上的应用为实例,展望自旋类脑神经形态计算硬件在未来人工智能芯片领域的发展前景与趋势. 展开更多
关键词 自旋电子学 神经网络 神经形态计算 类脑人工智能芯片
在线阅读 下载PDF
基于改进BP神经网络的PVDF压电薄膜触觉传感器设计与性能验证
10
作者 李莉 《电子元件与材料》 北大核心 2025年第10期1176-1184,共9页
随着触觉传感技术的不断发展,压电材料在触觉传感器中的应用引起了广泛关注。当前触觉传感器在复杂环境下面临着识别精度、响应灵敏度和稳定性低等挑战。为此,本研究利用聚偏二氟乙烯(Polyvinylidene Difluoride,PVDF)的压电特性将外部... 随着触觉传感技术的不断发展,压电材料在触觉传感器中的应用引起了广泛关注。当前触觉传感器在复杂环境下面临着识别精度、响应灵敏度和稳定性低等挑战。为此,本研究利用聚偏二氟乙烯(Polyvinylidene Difluoride,PVDF)的压电特性将外部力信号转换为电信号来设计传感器,并利用单片机对触觉传感器收集到的数据进行读取和存储。同时,采用改进反向传播(Back Propagation,BP)神经网络与粒子群优化(Particle Swarm Optimization,PSO)策略相结合,提升信号识别与处理能力。通过多层PVDF结构设计,显著提高了传感器的灵敏度和响应精度。结果显示,分类性能(准确率98.54%,召回率98.13%,F1值97.42%)显著优于对比算法,且传感器在不同粗糙度和硬度物品的最高识别精度分别达到了95%和96%,最大均方根误差仅为0.032。综上所述,基于改进BP的PVDF压电薄膜触觉传感器设计,有效提高了触觉传感器在不同触觉刺激下的响应精度,具有较高的感知灵敏度和稳定性,进一步推动了智能机器人在精密操作和复杂任务中的应用。 展开更多
关键词 改进BP神经网络 PVDF压电薄膜 单片机 触觉传感器 信号处理
在线阅读 下载PDF
基于机器视觉的多通道单细胞分离方法
11
作者 梁权伟 关一民 《传感器与微系统》 北大核心 2025年第2期151-154,共4页
单细胞分离已成为单细胞分析不可或缺的工具。针对目前的单细胞分离方法效率低、无寻址性的问题,提出了在专用生物打印的微流控芯片上,采集多通道喷孔图像。利用Suzuki轮廓跟踪算法获取喷孔区域内的所有轮廓,通过对轮廓区域的面积、拟... 单细胞分离已成为单细胞分析不可或缺的工具。针对目前的单细胞分离方法效率低、无寻址性的问题,提出了在专用生物打印的微流控芯片上,采集多通道喷孔图像。利用Suzuki轮廓跟踪算法获取喷孔区域内的所有轮廓,通过对轮廓区域的面积、拟合椭圆长短轴和重心位置坐标设置阈值,识别出喷孔图像。并通过浅层卷积神经网络识别孔内单细胞。最后,将识别出的单细胞以热发泡的形式打印出来。已经证明,这种识别多通道的创新性方法用于分离单个细胞,准确率可以达到94%以上,同时,大幅提升了单细胞分离的效率,并提供单细胞可溯源性的证据。 展开更多
关键词 单细胞识别 卷积神经网络 微流控芯片
在线阅读 下载PDF
基于CNNs技术的MCM互连可靠性研究
12
作者 张博昊 林倩 邬海峰 《固体电子学研究与进展》 2025年第4期80-86,共7页
鉴于有限元分析(Finite element analysis,FEA)耗时和耗资源的缺点和日益复杂的电路规模,为了加速电路的互连可靠性分析,以多芯片模块(Multi-chip module,MCM)为例,结合FEA和卷积神经网络(Convolutional neural network,CNN)技术对其互... 鉴于有限元分析(Finite element analysis,FEA)耗时和耗资源的缺点和日益复杂的电路规模,为了加速电路的互连可靠性分析,以多芯片模块(Multi-chip module,MCM)为例,结合FEA和卷积神经网络(Convolutional neural network,CNN)技术对其互连可靠性进行研究。通过训练FEA所得预测数据,CNN技术可以快速构建该模型的输入输出非线性关系。再通过对建模得到的互连可靠性数据进行统计分析,可以得到该MCM模型的最佳的工作条件。这为MCM的互连可靠性设计和分析提供了重要指导。 展开更多
关键词 有限元分析(FEA) 卷积神经网络(CNN) 电迁移 多芯片模块(MCM) 互连可靠性
原文传递
将SNN部署到类脑处理器的映射优化算法研究
13
作者 陈奥新 陈亮 +2 位作者 李千鹏 王智超 徐东君 《计算机工程与应用》 北大核心 2025年第11期156-165,共10页
近年来,具有生物合理性和能效优势的脉冲神经网络(SNN)受到广泛关注。然而,目前在类脑处理器上部署SNN的映射方案存在通信延迟高、拥塞严重、能耗高和节点连接性不足等问题,从而削弱了其实用性和执行效率。为解决这些问题,提出了基于KL(... 近年来,具有生物合理性和能效优势的脉冲神经网络(SNN)受到广泛关注。然而,目前在类脑处理器上部署SNN的映射方案存在通信延迟高、拥塞严重、能耗高和节点连接性不足等问题,从而削弱了其实用性和执行效率。为解决这些问题,提出了基于KL(Kernighan-Lin)和波尔兹曼退火差分进化(Boltzmann anneal differential evolution,BADE)的改进部署算法,用于将SNN映射到资源受限的类脑处理器上。该算法包括两个步骤:分区和映射。在分区阶段,通过在递归KL算法中引入全局优化策略(GRBKL)来最小化集群之间的通信延迟;在映射阶段,提出利用吸引子导向的BADE算法(BAFDE)寻找最小化通信延迟和最大拥塞的分配方式。用五个SNN实例对该算法进行了评估,结果表明,与SNEAP和SpiNeMap等方法相比,所提出的算法显著降低了通信延迟(分别降低了55.41%和94.73%)和最大拥塞(分别降低了81.27%和97.79%)。 展开更多
关键词 脉冲神经网络(SNN) 类脑处理器 启发式算法 片上网络(NOC)
在线阅读 下载PDF
面向人工智能的半导体加速单元架构设计
14
作者 孙彦德 《电子工业专用设备》 2025年第3期70-74,共5页
设计了一种适用于深度学习和大型语言模型的高效半导体加速单元架构。通过设计并行计算单元结构、建立多级片上存储体系、优化数据流传输以及实现异构系统互联与功耗管理等方法,构建了完整的加速器架构系统。实验结果表明,该架构在8 nm... 设计了一种适用于深度学习和大型语言模型的高效半导体加速单元架构。通过设计并行计算单元结构、建立多级片上存储体系、优化数据流传输以及实现异构系统互联与功耗管理等方法,构建了完整的加速器架构系统。实验结果表明,该架构在8 nm工艺下实现了3.8 TOPS/mm^(2)的计算密度和12.5 TOPS/W的功耗效率,可支持ResNet-50等典型神经网络模型的高效处理。研究证实,所提出的加速单元架构能够满足现代人工智能应用的计算需求,具有重要的实践价值。 展开更多
关键词 半导体技术 AI加速器架构 并行计算优化 神经网络处理器 片上存储系统 异构计算 功耗管理
在线阅读 下载PDF
基于深度学习的神经形态芯片辐射源重构方法
15
作者 莫利楠 李燕 《电波科学学报》 北大核心 2025年第3期503-510,共8页
针对神经形态芯片辐射源建模难题,提出了一种基于卷积神经网络(convolutional neural network,CNN)和全连接网络(fully connected network,FCN)的辐射源重构方法。该方法以传统等效源理论为基础,通过近场扫描点与偶极子位置的关系构建... 针对神经形态芯片辐射源建模难题,提出了一种基于卷积神经网络(convolutional neural network,CNN)和全连接网络(fully connected network,FCN)的辐射源重构方法。该方法以传统等效源理论为基础,通过近场扫描点与偶极子位置的关系构建系数矩阵,并将其作为神经网络的输入,对应磁场幅度作为输出,利用神经网络建立偶极子与扫描场之间的映射关系。通过数值仿真和实验测量进行方法验证,结果表明,该方法通过将扫描区域外平面的系数矩阵输入训练好的神经网络可以准确预测对应的磁场幅度,其预测结果与仿真结果及测量结果的相对误差均在5%左右,具有良好的精度。 展开更多
关键词 神经形态芯片 近场扫描 卷积神经网络(CNN) 全连接网络(FCN) 辐射源重构
在线阅读 下载PDF
基于径向基函数神经网络的CFRP切削力预测 被引量:10
16
作者 贾振元 宿友亮 +2 位作者 张博宇 陈晨 王福吉 《复合材料学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2016年第3期516-524,共9页
碳纤维增强树脂基复合材料(CFRP)加工中基体相极易因切削力过大而破坏,并迅速扩展至加工表面以下而形成损伤。为了准确预测其切削力并加以控制,基于实验切削力数据建立了人工神经网络切削力模型,预测了不同纤维角度、切削深度和刀具... 碳纤维增强树脂基复合材料(CFRP)加工中基体相极易因切削力过大而破坏,并迅速扩展至加工表面以下而形成损伤。为了准确预测其切削力并加以控制,基于实验切削力数据建立了人工神经网络切削力模型,预测了不同纤维角度、切削深度和刀具角度下加工CFRP的切削力变化规律,并完成了不同刀具角度及切削参数下典型纤维角度CFRP单向板的直角切削实验,对预测模型进行验证,其预测精度可达85%以上。结合成屑过程在线显微观测结果可知:纤维角度是影响CFRP切削力的主要因素,0°~135°范围内,切屑形成方式为切断型和开裂后弯断型;切削力随纤维角度增大呈先减小后增大的趋势,135°时最大,随切削深度增加,切削力总体呈增大趋势。 展开更多
关键词 碳纤维增强树脂基复合材料 切削力 纤维方向 神经网络 切屑形成
原文传递
基于人工神经网络的车削切屑形态预测动态建模及实时仿真 被引量:4
17
作者 王太勇 汪文津 +2 位作者 范胜波 汪文颖 董艇舰 《制造技术与机床》 CSCD 北大核心 2005年第10期48-51,共4页
针对数控加工中切屑形成过程的监控问题,在基于实时工况智能监控平台上,通过研究切屑形态预测的神经网络动态建模方法,建立了切屑形态预测仿真动态模型。并根据切屑空间运动轨迹的数学模型,建立了切屑三维造型模型,在虚拟现实环境中实... 针对数控加工中切屑形成过程的监控问题,在基于实时工况智能监控平台上,通过研究切屑形态预测的神经网络动态建模方法,建立了切屑形态预测仿真动态模型。并根据切屑空间运动轨迹的数学模型,建立了切屑三维造型模型,在虚拟现实环境中实现车削过程的切屑实时动态仿真。 展开更多
关键词 切屑形态 预测 人工神经网络 切屑仿真 实时仿真 形态预测 动态建模 车削过程 切屑 空间运动轨迹
在线阅读 下载PDF
基于神经网络的作物营养诊断专家系统 被引量:22
18
作者 何勇 宋海燕 《农业工程学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2005年第1期110-113,共4页
针对传统专家系统自学习能力差的缺点,设计了基于神经网络的作物营养诊断专家系统。收集了小麦缺素时的田间宏观表现、叶部、茎部、果实症状及引起缺素的原因,由专家进行诊断,将其在诊断过程中输入的可信度值和结论作为神经网络的输入... 针对传统专家系统自学习能力差的缺点,设计了基于神经网络的作物营养诊断专家系统。收集了小麦缺素时的田间宏观表现、叶部、茎部、果实症状及引起缺素的原因,由专家进行诊断,将其在诊断过程中输入的可信度值和结论作为神经网络的输入神经元和输出神经元。在PC机上经过神经网络学习产生的学习结果存入永久性存储器中作为系统知识库的一部分,然后采用MCS-51C进行设计,在单片机上实现了整个系统的诊断功能。通过田间试验表明该系统充分模仿了专家现场诊断的功能,大大提高了诊断效率。 展开更多
关键词 作物营养诊断 专家系统 神经网络 单片机 小麦
在线阅读 下载PDF
基于神经网络算法的组合序列密码芯片 被引量:4
19
作者 丁群 彭喜元 杨自恒 《电子学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2006年第3期409-412,共4页
序列密码一直是密码学中最重要的加密方式之一.现提出基于神经网络算法的序列密码加密芯片设计,在保留原序列良好统计特性基础上,使输出序列的周期性和线性复杂性均有增加.利用FPG A技术进行序列密码芯片电路设计,灵活运用现代电子设计... 序列密码一直是密码学中最重要的加密方式之一.现提出基于神经网络算法的序列密码加密芯片设计,在保留原序列良好统计特性基础上,使输出序列的周期性和线性复杂性均有增加.利用FPG A技术进行序列密码芯片电路设计,灵活运用现代电子设计方法实现了运算功能和时序分配.逻辑综合仿真结果验证了芯片电路的正确性.该研究结果有助于序列密码算法在信息安全及现代保密通信设备中的应用. 展开更多
关键词 序列密码 神经网络 加密芯片 FPGA
在线阅读 下载PDF
上一页 1 2 10 下一页 到第
使用帮助 返回顶部