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Neueste Veröffentlichungen und Patente zum Thema Neuromorphic Computing

Künstliche neuronale Netze (ANN), Maschinelles Lernen, Neurales Netzwerk, Neuromorphes Rechnen, Photonik, Spiking Neural Network (SNN)

Neuromorphes Rechnen ist ein interdisziplinäres Gebiet, das Hardware- und Softwaresysteme entwickelt, die von der Struktur und Funktion biologischer neuronaler Netze, insbesondere des menschlichen Gehirns, inspiriert sind. Dabei werden Nicht-von-Neumann-Architekturen verwendet, bei denen Prozessoren und Speicher eng integriert sind, was massiv parallele Berechnungen, ereignisgesteuerte Informationsverarbeitung und stromsparenden Betrieb ermöglicht. Durch die Verwendung von Elementen wie künstlichen Spike-Neuronen und Synapsen ahmen neuromorphe Systeme die Mechanismen des Gehirns für Lernen, Anpassung und sensorische Verarbeitung nach.

Dies ist unsere neueste Auswahl an weltweiten Veröffentlichungen und Patenten in englischer Sprache zum Thema Neuromorphic Computing, die in zahlreichen wissenschaftlichen Online-Zeitschriften zu den Themen Neuromorphic Computing, Spiking neuronales NetzLeaky-integrate-and-fire-Neuron, Memristor, neuromorph, synaptische Plastizität, axonale Verzögerung, Silizium-Neuron, analoges VLSI, Hebbian-Lernen und Spiking-Neural.

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Inhaltsverzeichnis

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Behandelte Themen: Neuromorphes Rechnen, Spiking Neural Network, Leaky-Integrate-and-Fire-Neuron, Memristor, synaptische Plastizität, axonale Verzögerung, Silizium-Neuron, analoges VLSI, Hebbian Learning, Nicht-Von-Neumann-Architekturen, ereignisgesteuerte Informationsverarbeitung, massiv parallele Berechnung, ISO/IEC 30170, IEEE 802154, IEC 61966-2-1, ISO/IEC 24765 und ISO 26262.