"基于忆阻器的存算一体芯片与系统" 基于忆阻器的存算一体芯片与系统是指通过忆阻器这种新型存储器件实现存算一体的架构，解决传统冯诺依曼架构中存在的“存储墙”和“功耗墙”瓶颈，提高系统的算力和能效。这种架构可以应用于人工智能、机器学习、自动驾驶等领域，满足AI应用对高速计算和大规模存储的需求。 知识点1：摩尔定律和集成电路发展 * 摩尔定律：集成电路芯片上所集成的晶体管数量，每隔18个月翻一番。 * 集成电路发展：从ENIAC到现在，晶体管数量从几十个到几十亿个，性能和功耗也得到了极大的提高。 知识点2：人工智能和算法耦合 * 人工智能发展：从Rosenblatt和Mark 1感知机到现在，人工智能领域已经取得了很大的进步。 * 算法-算力耦合：人工智能的发展和算法的改进推动了算力的增长。 知识点3：忆阻器存算一体技术 * 忆阻器：一种新型存储器件，具有非易失、多比特、低功耗的优势。 * 存算一体架构：基于忆阻器的存算一体架构可以解决传统冯诺依曼架构中存在的“存储墙”和“功耗墙”瓶颈。 知识点4：忆阻器存算一体技术的优点 * 非易失性：忆阻器可以长时间保存数据，不需要外部电源。 * 多比特存储：忆阻器可以存储多个比特的数据，提高存储密度。 * 低功耗：忆阻器的功耗很低，适合大规模集成和高速计算。 知识点5：忆阻器存算一体技术的应用 * 人工智能应用：基于忆阻器存算一体技术可以应用于人工智能、机器学习、自动驾驶等领域，满足AI应用对高速计算和大规模存储的需求。 * 高速计算：忆阻器存算一体技术可以实现高速计算，满足人工智能和机器学习等领域对计算速度的需求。 知识点6：忆阻器存算一体技术的挑战 * 物理定律限制：忆阻器存算一体技术受到物理定律的限制，需要继续研究和改进。 * 生产工艺挑战：忆阻器存算一体技术需要解决生产工艺的挑战，提高忆阻器的质量和可靠性。 知识点7：忆阻器存算一体技术的发展前景 *忆阻器存算一体技术有着广阔的发展前景，可以应用于更多的领域，满足更多的需求。 * 未来研究方向：忆阻器存算一体技术的未来研究方向包括提高忆阻器的性能、降低生产成本、提高可靠性等。

忆阻器是具有记忆和连续输出特点的非线性电阻器，现已成为电路中的第 ４ 种基本元件。 以一个三次光滑的非线性忆阻器模型为基础，与常见的有源低通滤波器相结合，利用电路分析的基本理论，分析该电路的频率响应特性，并与有源 ＲＣ 电路进行对比，对含有忆阻器的有源低通滤波电路进行电路仿真，其结果很好地验证了理论分析。

新型忆阻细胞神经网络的建模及电路仿真

根据论文the missing memory found仿真生成v-i图像

忆阻器是磁通与电荷关系的电路器件，利用忆阻器原理实现新型忆阻器芯片的架构，想要更多忆阻器资源、请访问CSDN下载频道

Matlab_Simulink环境下忆阻模型的仿真比较

人工智能-带有时变时滞的忆阻神经网络的同步分析.pdf

为了解决强耦合问题和控制过程中参数难于调节的问题,提出了基于忆阻的自适应单神经元多变量解耦PID控制器,根据传统控制器的结构和原理,构建了两变量解耦控制器的结构。分析了两变量解耦控制器的性能,给出了实验仿真结果。通过实验结果,发现这个新的两变量解耦控制器具有较高的控制可靠性、较好的适应性,比传统的控制器学习速度快。最后得到了一个理想的、自适应、自组织的多变量解耦控制器,并获得了较好的控制效果。

使用 MATLAB 对纳米级 ReRAM 单元进行操作分析

记忆火炬 MemTorch是用于忆阻式深度学习系统的仿真框架，它与著名的PyTorch机器学习（ML）库直接集成，该库在MemTorch：忆阻式深度学习系统的开源仿真框架中进行了介绍，该库已在发布。 MemTorch：用于忆阻式深度学习系统的开源仿真框架 科里·拉米（Corey Lammie），魏向（Wei Xiang），伯纳贝·利纳雷斯（BernabéLinares-Barranco）和莫斯塔法·拉希米（Mostafa Rahimi Azghadi） 摘要：忆阻器件已显示出极大的希望，可以促进深度学习（DL）系统的加速并提高其电源效率。 使用这些电阻式随机存取存储器（RRAM）器件构造的纵横制架构可用于有效地实现各种内存中计算操作，例如乘法累加（MAC）和展开卷积，这些运算在深度神经网络（DNN）中得到了广泛使用和卷积神经网络（CNN）。 但是，忆阻器件面临老化和不理想的问题，这会限