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[学位论文] 作者：郁龚健,
来源：江南大学 年份：2021
目前,在日益提升的计算力与海量的标注数据的推动下,以深度学习为代表的人工智能实现快速的发展,但在其高准确率的背后也存在着通用智能水平弱,计算力依赖度高等局限性。以第三代人工神经网络-脉冲神经网络（Spike neuron network,SNN）为代表的类脑计算借鉴了大脑......
[期刊论文] 作者：张新伟,李康,郁龚健,刘家航,李佩琦,柴志雷,
来源：计算机工程与应用 年份：2020
基于脉冲神经网络(SNN)的神经形态计算由于工作机理更接近于生物大脑,被认为有望克服深度学习的不足而成为解决人工智能问题的更佳途径。但是如何满足高性能、低功耗和适应规...
[期刊论文] 作者：李康,张鲁飞,张新伟,郁龚健,刘家航,吴东,柴志雷,
来源：计算机工程 年份：2020
针对类脑计算系统中NEST脉冲神经网络仿真器运行速度慢和功耗高的问题,设计一种基于现场可编程逻辑门阵列(FPGA)集群的NEST脉冲神经网络仿真器。在改进NEST仿真器结构的基础...
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