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A Compact Four Transistor CMOS-Design of a Floating Memristor for Adaptive Spiking Neural Networks and Corresponding Self-X Sensor Electronics to Industry 4.0.

Abd, Hamam ; König, Andreas
In: Technisches Messen, Jg. 87 (2020-09-02), S. s91- (6S.)
Online academicJournal

Titel:
A Compact Four Transistor CMOS-Design of a Floating Memristor for Adaptive Spiking Neural Networks and Corresponding Self-X Sensor Electronics to Industry 4.0.
Autor/in / Beteiligte Person: Abd, Hamam ; König, Andreas
Link:
Zeitschrift: Technisches Messen, Jg. 87 (2020-09-02), S. s91- (6S.)
Veröffentlichung: 2020
Medientyp: academicJournal
ISSN: 0171-8096 (print)
DOI: 10.1515/teme-2020-0024
Schlagwort:
  • INDUSTRIAL electronics
  • INDUSTRY 4.0
  • DIGITIZATION
  • MONTE Carlo method
  • TRANSISTORS
  • Subjects: INDUSTRIAL electronics INDUSTRY 4.0 DIGITIZATION MONTE Carlo method TRANSISTORS
  • Adaptive spiking neural network
  • Adaptive synapse
  • Adaptive Synapsen
  • Adaptives pulsendes neuronales Netzwerk
  • Frequency sensory
  • Frequenzsensorik
  • Industrie 4.0
  • Industry 4.0
  • Machine learning
  • Maschinelles Lernen
  • Memristor
  • Memristor neuromorphic architectures
  • Neurmorphe Memristor-Architekturen
  • Self-x properties
  • Self-x-Eigenschaften
  • Sensor electronics system
  • Sensorelektroniksystem
Sonstiges:
  • Nachgewiesen in: DACH Information
  • Sprachen: English
  • Alternate Title: Ein kompaktes CMOS-Design aus vier Transistoren eines Floating Memristors für adaptive pulsende neuronale Netzwerke und darauf aufbauende Self-X-Sensorelektronik für Industrie 4.0.
  • Document Type: Article
  • Author Affiliations: 1 = Lehrstuhl Integrierte Sensorsysteme (ISE), TU Kaiserslautern Deutschland

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