一种基于异步脉冲范式的神经元电路

    公开(公告)号:CN119578471A

    公开(公告)日:2025-03-07

    申请号:CN202411503650.8

    申请日:2024-10-25

    Abstract: 本申请公开一种基于异步脉冲范式的神经元电路,包括初始化及积分模块,用于计算神经元的膜电压并在计算过程中实现累积功能;发放脉冲模块,用于判断神经元的膜电压是否达到预设阈值,并根据判断结果决定脉冲的发放;泄漏模块,用于模拟神经元在无刺激输入时膜电压的自然衰减过程;异步握手通信模块,用于在初始化及积分模块完成累积之后向发放脉冲模块和泄漏模块发送握手信号以实现异步工作机制;其中,初始化及积分模块的第一输入端接设定电压,发放脉冲模块的第一输入端分别与初始化及积分模块的第二输入端和泄漏模块的输入端连接,异步握手通信模块的第一输入端连接发放脉冲模块的第一输出端;初始化及积分模块的输出端接地。

    一种基于神经元修正的大语言模型提示词攻击预防方法

    公开(公告)号:CN119577441A

    公开(公告)日:2025-03-07

    申请号:CN202411619012.2

    申请日:2024-11-13

    Inventor: 廖勇 梁胜伟

    Abstract: 本发明涉及人工智能可解释技术领域,公开了一种基于神经元修正的大语言模型提示词攻击预防方法,包括:构建攻击提示词数据集,对攻击提示词进行改写,得到对照提示词数据组成的对照提示词数据集;构建探针,获取大语言模型中所有神经元在推理时的输出值,进而获取大语言模型的神经元激活状态;将攻击提示词和对应的对照提示词输入到大语言模型,对得到的神经元激活状态表进行归纳总结,得到攻击提示词所对应的额外的激活神经元;将提示词攻击数据输入到大语言模型,并通过将所述额外的激活神经元中的一个神经元或者多个神经元的输出强制置零。通过对关键神经元进行修正,均衡了模型性能和预防效果,提高了大语言模型的安全性。

    一种用于模拟神经突触的蜘蛛丝忆阻器的制备方法

    公开(公告)号:CN119546174A

    公开(公告)日:2025-02-28

    申请号:CN202510097835.1

    申请日:2025-01-22

    Applicant: 东华大学

    Abstract: 本发明属于忆阻器技术领域,涉及一种用于模拟神经突触的蜘蛛丝忆阻器的制备方法,具体为:将NaOH‑蛛丝蛋白溶液在导电层上涂膜得到功能层后,在功能层上沉积电极层,即得用于模拟神经突触的蜘蛛丝忆阻器;NaOH‑蛛丝蛋白溶液的制备过程为:将脱胶蜘蛛丝溶解在NaOH水溶液中后,直接进行抽滤、离心处理,即得NaOH‑蛛丝蛋白溶液,NaOH水溶液的浓度为50~200mM。本发明的方法制备出的忆阻器具有仿生神经突触特性,信号传输稳定,能够实现从高电阻状态到低电阻状态的多次稳定擦写过程,进而显著提高器件的稳定性、耐久性与一致性。

    机器学习模型的训练方法与主机系统

    公开(公告)号:CN119538994A

    公开(公告)日:2025-02-28

    申请号:CN202411594109.2

    申请日:2024-11-08

    Abstract: 本发明提出一种机器学习模型的训练方法与主机系统。此主机系统包含可复写式非易失性存储器模块。训练方法包含:执行机器学习模型的训练程序,其中在训练程序的一时期的一迭代,将迭代产生的暂态数据以及回溯数据存储在可复写式非易失性存储器模块;若主机系统发生异常使得迭代中断,从可复写式非易失性存储器模块中读取暂态数据以及回溯数据,根据回溯数据决定迭代的一阶段,并根据暂态数据执行此阶段。因此,当训练程序中断时可以回溯到某个阶段,避免重复整个迭代而造成计算资源的浪费。

    一种本征离子栅金属卤化物钙钛矿二极管及其制备方法

    公开(公告)号:CN115332446B

    公开(公告)日:2025-02-28

    申请号:CN202210162320.1

    申请日:2022-02-22

    Abstract: 本发明提供了一种本征离子栅金属卤化物钙钛矿二极管及其制备方法,采用平面异质结构,依次包括玻璃基底层、透明电极层、聚苯乙烯磺酸盐(PEDOT:PSS)层、钙钛矿层及金属电极层;应用本技术方案可实现在反对称饱和区域区域,离子栅二极管对电脉冲和光脉冲表现出稳定的多值响应特性。这使得该器件能够处理超越二进制逻辑的光电逻辑计算。同时,在低电压处器件对电和光脉冲表现出可控的可塑响应。这种离子依赖性可塑性的时间尺度与突触的短期可塑性类似,这使得该器件能够实现类脑计算和神经形态计算功能。

    一种SOFC系统电堆性能分级与故障诊断方法及系统

    公开(公告)号:CN118630266B

    公开(公告)日:2025-01-24

    申请号:CN202411110645.0

    申请日:2024-08-14

    Applicant: 南昌大学

    Abstract: 本发明公开了一种SOFC系统电堆性能分级与故障诊断方法及系统,涉及电堆性能退化等级的故障判断技术领域,包括:将SOFC系统的功率、燃烧室温度、电堆温度等特征参数作为数据集构建贝叶斯人工神经网络结构,进行训练模型时,高维样本数据会导致训练时间过长,计算程度过于复杂,通过算法对特征变量进行排序以克服此类问题。通过算法搜寻隐藏层神经元个数,以找到隐藏层神经元个数的最优解,将最优隐藏层神经元个数输入贝叶斯人工神经网络模型中,得到电堆性能退化等级故障诊断的最佳模型,根据此模型进行预测,提高了单个类别正确诊断率;将特征选择算法和贝叶斯人工神经网络相结合,得到更优特征组合,有效提升整体故障诊断效率。

    一种基于ELM-BiLSTM-attention的血糖浓度预测方法

    公开(公告)号:CN118557187B

    公开(公告)日:2025-01-10

    申请号:CN202410684758.5

    申请日:2024-05-30

    Applicant: 南通大学

    Abstract: 本申请公开了一种基于ELM‑BiLSTM‑attention的血糖浓度预测方法,包括:获取多名糖尿病患者不同时期的血糖数据以及光谱数据并进行预处理;构建ELM‑BiLSTM‑attention模型;训练ELM‑BiLSTM‑attention模型,并优化模型参数;对无创血糖浓度进行预测以及评估。本申请将ELM‑BiLSTM与注意力机制相结合,能够更好地捕捉到拉曼光谱数据中的重要的特征向量和时间信息,与仅利用时间序列数据的过去信息的LSTM不同,BiLSTM模型由两个独立的LSTM组成,可用于捕获时间序列数据中的历史信息和未来信息,以建立前向和后向LSTM层的长期依赖关系。

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