电子设备和操作电子设备的方法

    公开(公告)号:CN110874810A

    公开(公告)日:2020-03-10

    申请号:CN201910535301.7

    申请日:2019-06-19

    Abstract: 一种电子设备,包括图形处理器和存储器件。图形处理器包括人工神经网络引擎,人工神经网络引擎通过使用学习数据和权重使对象识别模型学习以提供学习后的对象识别模型。存储器件将特征向量划分为第一子特征向量和第二子特征向量,并且执行第一计算以将第二子特征向量和权重应用于学习后的对象识别模型来提供第二对象识别结果。人工神经网络引擎执行第二计算以将第一子特征向量和权重应用于学习后的对象识别模型来提供第一对象识别结果,并且将第一对象识别结果提供给存储器件。第二计算与第一计算并行执行。

    用于哈希解决方案的半导体存储器件及其驱动方法

    公开(公告)号:CN111488119A

    公开(公告)日:2020-08-04

    申请号:CN201911233688.7

    申请日:2019-12-05

    Abstract: 提供了一种用于哈希解决方案的半导体存储器件及其驱动方法。所述半导体存储器件包括:哈希逻辑块,所述哈希逻辑块包括多个被配置为执行哈希函数的哈希逻辑;存储单元块,所述存储单元块包括多个存储单元;以及输入/输出(I/O)控制结构,所述I/O控制结构被配置为基于要执行的所述哈希函数的特性更改所述哈希逻辑块与所述存储单元块之间的数据接口。

    电子设备和操作电子设备的方法

    公开(公告)号:CN110874810B

    公开(公告)日:2024-07-02

    申请号:CN201910535301.7

    申请日:2019-06-19

    Abstract: 一种电子设备,包括图形处理器和存储器件。图形处理器包括人工神经网络引擎,人工神经网络引擎通过使用学习数据和权重使对象识别模型学习以提供学习后的对象识别模型。存储器件将特征向量划分为第一子特征向量和第二子特征向量,并且执行第一计算以将第二子特征向量和权重应用于学习后的对象识别模型来提供第二对象识别结果。人工神经网络引擎执行第二计算以将第一子特征向量和权重应用于学习后的对象识别模型来提供第一对象识别结果,并且将第一对象识别结果提供给存储器件。第二计算与第一计算并行执行。

    用于哈希解决方案的半导体存储器件及其驱动方法

    公开(公告)号:CN111488119B

    公开(公告)日:2024-02-13

    申请号:CN201911233688.7

    申请日:2019-12-05

    Abstract: 提供了一种用于哈希解决方案的半导体存储器件及其驱动方法。所述半导体存储器件包括:哈希逻辑块,所述哈希逻辑块包括多个被配置为执行哈希函数的哈希逻辑;存储单元块,所述存储单元块包括多个存储单元;以及输入/输出(I/O)控制结构,所述I/O控制结构被配置为基于要执行的所述哈希函数的特性更改所述哈希逻辑块与所述存储单元块之间的数据接口。

    用于优化半导体特性的电子设备及其操作方法

    公开(公告)号:CN120020811A

    公开(公告)日:2025-05-20

    申请号:CN202411645181.3

    申请日:2024-11-18

    Abstract: 一种电子设备包括Plackett‑Burman设计(PBD)执行电路、遗传算法(GA)执行电路和控制电路。PBD执行电路被配置为生成初始实验设计(DOE)集,该DOE集包括关于外部设备的存储器设备的半导体特性的多个初始案例。GA执行电路被配置为将前一代DOE集转换为下一代DOE集。控制电路被配置为将初始DOE集发送到外部设备,从外部设备接收初始特性评估,基于初始特性评估生成起始DOE集,并控制遗传算法以起始DOE集的实验结果作为输入而被执行。多个初始案例中的每个初始案例对应于影响半导体特性的多个设置值的组合。

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