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公开(公告)号：CN116285885A
公开(公告)日：2023-06-23
申请号：CN202310110749.0
申请日：2023-02-09
Applicant: 之江实验室
Abstract: 本发明公开了一种Cu2‑xS/Graphene复合吸波材料及其制备方法，包括：将含硫前驱体溶液和铜源混合，并经过离心洗样以制备CuS分散液；通过超声法制备石墨烯有机剥离液；按照一定比例将石墨烯有机剥离液与CuS分散液混合后，加入客体阳离子Cu2+和还原剂，离心洗样得到Cu2‑xS/Graphene复合吸波材料，其中，Cu2‑xS颗粒均匀地附着于单层二维Graphene上，其中，Cu2‑xS与Graphene的质量比为1:(0.01～0.15)，x的取值范围为0≤x≤1，以满足吸波材料“薄、轻、宽、强”的要求。
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公开(公告)号：CN115113846A
公开(公告)日：2022-09-27
申请号：CN202211053864.0
申请日：2022-08-31
Applicant: 之江实验室
Abstract: 本发明公开了一种全加器电路和多位全加器，在该全加器电路中，存内计算场效应晶体管存储数据并根据不同的输入信号对晶体管内数据及被加载数据执行逻辑运算，通过存内计算场效应晶体管特性及其读写方式，以极少的晶体管实现了低面积全加器电路。所述全加器电路结构简单，极大降低了全加器电路面积和复杂度，相较于传统CMOS实现的全加器电路节省了19个晶体管。
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公开(公告)号：CN116863936B
公开(公告)日：2023-12-19
申请号：CN202311130282.2
申请日：2023-09-04
Applicant: 之江实验室
Abstract: 本发明公开了一种基于FeFET存算一体阵列的语音识别方法，所述方法包括：获取并预处理待识别的语音信号，得到第一矩阵；对预先训练好的语音识别网络进行拆分，将拆分后的语音识别网络部署在FeFET阵列上；将第一矩阵输入至FeFET阵列，得到第一结果；利用FeFET阵列基于归一化指数函数对第一结果进行处理，得到第二结果；根据第二结果判断语音信号对应的识别类型结果。本发明方法利用FeFET存算一体阵列同时具备存储和计算功能的特性，语音识别网络中的部分卷积运算拆分部署在阵列上，提高了运算速度，降低了运算所需的功耗，节省了硬件资源开销，并具有较好语音识别效果。
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公开(公告)号：CN117575886B
公开(公告)日：2024-04-05
申请号：CN202410051039.X
申请日：2024-01-15
Applicant: 之江实验室
Abstract: 本发明公开了一种图像边缘检测器、检测方法、电子设备、介质，其中图像边缘检测器由若干层存算一体晶体管NAND阵列堆叠而成；检测方法包括：在图像边缘检测器中预存边缘特征值；获取待匹配图像；通过SUSAN模板遍历待匹配图像，得到待匹配图像中每个像素点对应的灰度差值；将待匹配图像中每个像素点对应的灰度差值与预定义的灰度差阈值进行比较，得到待匹配图像中每个像素点对应的图像特征值；将两图像特征值为一组写入图像边缘检测器，与图像边缘检测器中预存的边缘特征值进行比较，得到待匹配图像的边缘信息。本发明方法算法简单，硬件开销低，在图像研究领域具有极大的应用潜力。
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公开(公告)号：CN116863490B
公开(公告)日：2023-12-12
申请号：CN202311130216.5
申请日：2023-09-04
Applicant: 之江实验室
IPC: G06V30/226 , G06V30/162 , G06V10/82 , G06N3/063 , G06N3/048 , G06N3/047
Abstract: 获取识别结果。本发明公开了一种面向FeFET存储阵列的数字识别方法及硬件加速器，包括：状态机，用于控制数据预处理单元和二值神经网络计算模块；数据预处理单元，用于获取输入数据，并转换为二值数据，记为第一信号；二值神经网络计算模块，包括：第一全连接层模块，基于第一信号并根据权重、偏置计算每个神经元的输出信号；激活函数模块，用于对第一全连接层模块中每个神经元的输出信号经激励函数处理后，得到第二信号；第二全连接层模块，基于第二信号并根据权重、(56)对比文件Soyed Tuhin Ahmed , Kamal Danouchi ,Christopher Münch , Guillaume Prenat ,Lorena Anghel, Senior Member, IEEE, andMehdi B. Tahoori.Dropout-Based BayesianBinary Neural Networks With SpintronicImplementation.IEEE JOURNAL ON EMERGINGAND SELECTED TOPICS IN CIRCUITS ANDSYSTEMS.2023,第13卷(第1期),全文.Tang Hu , Xiangdi Li, Xiao Yu,Songnan Ren, Li Yan, Xuyang Bai, ZhiweiXu , Senior Member, IEEE, and ShiqiangZhu.A Novel Fully Hardware-ImplementedSVD Solver Based on Ultra-Parallel BCVJacobi Algorithm.IEEE TRANSACTIONS ONCIRCUITS AND SYSTEMS.2022,第69卷(第12期),全文.王昆;周骅.深度学习中的卷积神经网络系统设计及硬件实现.电子技术应用.2018,(05),全文.
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN114024546B
公开(公告)日：2022-05-10
申请号：CN202210021493.1
申请日：2022-01-10
Applicant: 之江实验室
IPC: H03K19/082 , H03K19/20 , H03K19/21
Abstract: 本发明公开了一种基于存算一体晶体管的布尔逻辑实现方法、单元及电路，该方法利用存算一体晶体管特性及其读写方式实现；其基本单元由拉电阻与阈值电压可受外界物理场调控的存算一体晶体管组成；所述基本单元中拉电阻与晶体管串联且晶体管栅极独立；所述基本单元可通过不同的电压配置方式及简单的单元级联与组合在存储数据的基础上实现十六种布尔逻辑运算。本发明可利用比传统的CMOS晶体管更少的晶体管数量实现多种逻辑运算，极大优化了电路设计面积并有效解决了存储单元与数据单元之间因数据搬运带来的功耗和时延问题。
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公开(公告)号：CN116285885B
公开(公告)日：2025-04-22
申请号：CN202310110749.0
申请日：2023-02-09
Applicant: 之江实验室
Abstract: 本发明公开了一种Cu2‑xS/Graphene复合吸波材料及其制备方法，包括：将含硫前驱体溶液和铜源混合，并经过离心洗样以制备CuS分散液；通过超声法制备石墨烯有机剥离液；按照一定比例将石墨烯有机剥离液与CuS分散液混合后，加入客体阳离子Cu2+和还原剂，离心洗样得到Cu2‑xS/Graphene复合吸波材料，其中，Cu2‑xS颗粒均匀地附着于单层二维Graphene上，其中，Cu2‑xS与Graphene的质量比为1:(0.01～0.15)，x的取值范围为0≤x≤1，以满足吸波材料“薄、轻、宽、强”的要求。
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公开(公告)号：CN117575886A
公开(公告)日：2024-02-20
申请号：CN202410051039.X
申请日：2024-01-15
Applicant: 之江实验室
Abstract: 本发明公开了一种图像边缘检测器、检测方法、电子设备、介质，其中图像边缘检测器由若干层存算一体晶体管NAND阵列堆叠而成；检测方法包括：在图像边缘检测器中预存边缘特征值；获取待匹配图像；通过SUSAN模板遍历待匹配图像，得到待匹配图像中每个像素点对应的灰度差值；将待匹配图像中每个像素点对应的灰度差值与预定义的灰度差阈值进行比较，得到待匹配图像中每个像素点对应的图像特征值；将两图像特征值为一组写入图像边缘检测器，与图像边缘检测器中预存的边缘特征值进行比较，得到待匹配图像的边缘信息。本发明方法算法简单，硬件开销低，在图像研究领域具有极大的应用潜力。
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公开(公告)号：CN116863490A
公开(公告)日：2023-10-10
申请号：CN202311130216.5
申请日：2023-09-04
Applicant: 之江实验室
IPC: G06V30/226 , G06V30/162 , G06V10/82 , G06N3/063 , G06N3/048 , G06N3/047
Abstract: 本发明公开了一种面向FeFET存储阵列的数字识别方法及硬件加速器，包括：状态机，用于控制数据预处理单元和二值神经网络计算模块；数据预处理单元，用于获取输入数据，并转换为二值数据，记为第一信号；二值神经网络计算模块，包括：第一全连接层模块，基于第一信号并根据权重、偏置计算每个神经元的输出信号；激活函数模块，用于对第一全连接层模块中每个神经元的输出信号经激励函数处理后，得到第二信号；第二全连接层模块，基于第二信号并根据权重、偏置计算每个神经元的输出信号；FeFET存储器，用于存储神经网络权重；数据输出单元，用于比较第二全连接层模块中每个神经元的输出信号，获取识别结果。
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公开(公告)号：CN115985380B
公开(公告)日：2023-06-20
申请号：CN202310261551.2
申请日：2023-03-17
Applicant: 之江实验室
Abstract: 本发明公开了一种基于数字电路控制的FeFET阵列数据校验方法，该方法通过构建m*n个铁电晶体管FeFET组成的存储阵列及其外围电路铁电晶体管FeFET阵列，再根据权重数据存储缓存中的数据设计出校验码编码规则，然后利用数字电路完成校验码的生成及读写控制；实现计算前校验及测试阶段校验两种校验方式，以达到计算前快速校验及坏点确定的目标。本发明能够有效地降低存储在FeFET阵列中数据校验过程的数据读取时间、功耗和数据，将FeFET阵列存内计算的特性发挥出来。
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