sitemap
Наш сайт использует cookies. Продолжая просмотр, вы даёте согласие на обработку персональных данных и соглашаетесь с нашей Политикой Конфиденциальности
Согласен
Поиск:

Вход
Архив журнала
Журналы
Медиаданные
Редакционная политика
Реклама
Авторам
Контакты
TS_pub
technospheramag
technospheramag
ТЕХНОСФЕРА_РИЦ
© 2001-2025
РИЦ Техносфера
Все права защищены
Тел. +7 (495) 234-0110
Оферта

Яндекс.Метрика
R&W
 
 
Вход:

Ваш e-mail:
Пароль:
 
Регистрация
Забыли пароль?
Книги по нанотехнологиям
Головнин В.А., Каплунов И.А., Малышкина О.В., Педько Б.Б., Мовчикова А.А.
Другие серии книг:
Мир материалов и технологий
Библиотека Института стратегий развития
Мир квантовых технологий
Мир математики
Мир физики и техники
Мир биологии и медицины
Мир химии
Мир наук о Земле
Мир электроники
Мир программирования
Мир связи
Мир строительства
Мир цифровой обработки
Мир экономики
Мир дизайна
Мир увлечений
Мир робототехники и мехатроники
Для кофейников
Мир радиоэлектроники
Библиотечка «КВАНТ»
Умный дом
Мировые бренды
Вне серий
Библиотека климатехника
Мир транспорта
Мир фотоники
Мир станкостроения
Мир метрологии
Мир энергетики
Книги, изданные при поддержке РФФИ
Тег "signal processing"
Наноиндустрия #1/2021
С.Ю.Удовиченко, А.Д.Писарев, А.Н.Бусыгин, А.Н.Бобылев
Биоморфный нейропроцессор – прототип компьютера нового поколения, являющегося носителем искусственного интеллекта. Часть 2
DOI: 10.22184/1993-8578.2021.14.1.68.79 Во входном и выходном устройствах биоморфного нейропроцессора происходят первичная и конечная обработка информации. Представлены результаты по сжатию на входе цифровой информации и ее кодированию в импульсы, а также по декодированию информации об активации нейронов на выходе в цифровой двоичный код. Представлена реализация аппаратной нейросети процессора на основе оригинальной биоморфной электрической модели нейрона. Приведены результаты SPICE-моделирования и экспериментального исследования процессов обработки сигналов в режимах маршрутизации выходных импульсов нейронов на синапсы других нейронов в логической матрице, скалярного умножения матрицы чисел на вектор, а также ассоциативного самообучения в запоминающей матрице. Впервые продемонстрирована генерация новой ассоциации (нового знания) как в компьютерном моделировании, так и в изготовленном мемристорно-диодном кроссбаре, в отличие от само­обучения в существующих аппаратных нейросетях с синапсами на базе дискретных мемристоров.
Первая миля #3/2020
Д.Шевцов, Ю.Константинов, М.Белокрылов, Р.Пономарев
ОПТИМАЛЬНЫЕ ПАРАМЕТРЫ СБОРА ДАННЫХ ПРИ ТЕМПЕРАТУРНОМ ИССЛЕДОВАНИИ ИНТЕГРАЛЬНО-ОПТИЧЕСКИХ МОДУЛЯТОРОВ МЕТОДОМ РЕФЛЕКТОМЕТРИИ ЧАСТОТНОЙ ОБЛАСТИ
DOI: 10.22184/2070-8963.2020.88.3.48.53 Эмпирическими и имитационными методами исследованы процессы изменения фазы излучения в интегрально-оптических модуляторах на подложке из ниобата лития, а также волоконных световодах, состыкованных с ними. Для проведения исследования использованы интегрально-оптические фазовые модуляторы на подложке из ниобата лития, демонстрирующие эффект прекращения каналирования фундаментальной моды волновода на резких температурных градиентах при нагреве из области низких температур, и волоконные световоды со спровоцированными температурными деформациями. Построена компьютерная модель процесса.
Разработка: студия Green Art