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本研究介绍了一种高度可配置的神经形态计算基础,使用混合信号芯片实现模拟神经元和突触,数字传输动作电位。系统具有固有并行性和高加速因子,优于传统计算机。可配置性允许实现任意网络拓扑和变化的神经元和突触参数。通过校准程序降低计算噪声。集成开发环境使神经科学家可以操作该设备。成功仿真了六种不同的神经网络,展示了系统的能力。

NEUROSEC: 基于 FPGA 的神经形态音频安全

BriefGPT - AI 论文速递
BriefGPT - AI 论文速递 · 2024-01-22T00:00:00Z
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