VINIF

125 POSTS0 COMMENTS

NGÔI NHÀ RÔNG CỔ TRUYỀN – NIỀM TỰ HÀO CỦA DÂN TỘC BRÂU

Brâu là tộc người cư trú tập trung ở vùng biên giới của 3 nước Việt Nam - Lào - Campuchia. Đây là dân...

Phát triển phương tiện tự hành dưới nước AUV phục vụ hỗ trợ các tác vụ ngầm và nghiên cứu khoa học biển

Tiềm năng kinh tế biển Việt Nam Việt Nam có hơn 3.260 km bờ biển với hơn 4.000 hòn đảo, bãi đá ngầm lớn nhỏ,...

Mạng nơ-ron tăng vọt trong hệ thống Neuromorphic hiện đại (Phần 3): Phần cứng

Hệ thống phần cứng ở mức caoHệ thống phần cứng ở mức cao được chia thành các triển khai mạch tương tự, mạch số...

Mạng nơ-ron tăng vọt trong hệ thống Neuromorphic hiện đại (Phần 2)

Một trong những câu hỏi quan trọng liên quan đến tính toán neuromorphic là sử dụng mô hình mạng nơ-ron nào? Mô hình mạng nơ-ron xác định những thành phần nào tạo nên mạng, cách các thành phần đó hoạt động và tương tác. Ví dụ, các thành phần phổ biến của mô hình mạng nơ-ron là các nơ-ron và khớp thần kinh (synapse), lấy cảm hứng từ các mạng nơ-ron sinh học. Khi xác định mô hình mạng nơ-ron, người ta cũng phải xác định các mô hình cho từng thành phần (ví dụ: mô hình nơ-ron và mô hình synapse); các mô hình thành phần chi phối cách thành phần đó hoạt động.

Mạng nơ-ron tăng vọt trong hệ thống Neuromorphic hiện đại (Phần 1)

Mạng nơ-ron tăng vọt (Spiking Neural Network – SNN) được giới thiệu bởi các nhà nghiên cứu tại Đại học Heidelberg và Đại học Bern. Mạng nơ-ron tăng vọt bắt chước gần giống mạng nơ-ron tự nhiên, có khả năng xử lý thông tin theo thời gian thực và tiết kiệm năng lượng. SNN sử dụng các xung điện (spikes) để truyền thông tin giữa các nơ-ron. Thay vì truyền tín hiệu liên tục như các mạng nơ-ron truyền thống, SNN truyền các xung điện rời rạc tại các thời điểm cụ thể khi điện thế màng của nơ-ron vượt qua một ngưỡng nhất định. SNN lấy một tập hợp các xung tăng vọt làm ngõ vào và tạo ra một tập hợp các xung tăng vọt làm ngõ ra (một loạt các xung tăng vọt thường được gọi là các chuỗi xung tăng vọt). Tế bào thần kinh kích hoạt khi điện thế màng chạm ngưỡng, gửi tín hiệu đến các tế bào thần kinh lân cận, làm tăng hoặc giảm điện thế của chúng để đáp lại tín hiệu. Các thành phần quan trọng của mạng SNN là mô hình nơ-ron thần kinh, khớp thần kinh (synapse), STDP (spike-timing-dependent plasticity), v.v.

Tạo hình cục bộ liên tục có hỗ trợ nhiệt và rung siêu âm – Công nghệ sáng tạo cho sản phẩm thay thế...

Trong thời kỳ kinh tế số và toàn cầu hóa, các doanh nghiệp đang đối mặt với nhiều thách thức như giảm chi phí, nâng cao chất lượng sản phẩm và nhanh chóng đưa sản phẩm ra thị trường. Để giải quyết những vấn đề này, việc áp dụng các công nghệ sản xuất tiên tiến kết hợp với kỹ thuật số hiện đại là chìa khóa thành công.Một trong những công nghệ nổi bật hiện nay là công nghệ tạo hình cục bộ liên tục (ISF – Incremental Sheet Forming). Đây là phương pháp gia công kim loại độc đáo, trong đó một tấm kim loại được tạo hình từng bước nhờ chuyển động liên tục của một công cụ chuyên dụng. Điểm mạnh của ISF là khả năng tạo ra các hình dạng phức tạp mà các phương pháp truyền thống khó thực hiện, với độ chính xác cao và chi phí thấp hơn.

Tác giả

106 POSTS0 COMMENTS
125 POSTS0 COMMENTS

Bài viết mới nhất

NGÔI NHÀ RÔNG CỔ TRUYỀN – NIỀM TỰ HÀO CỦA DÂN TỘC BRÂU

Brâu là tộc người cư trú tập trung ở vùng biên giới của 3 nước Việt Nam - Lào - Campuchia. Đây là dân...

Phát triển phương tiện tự hành dưới nước AUV phục vụ hỗ trợ các tác vụ ngầm và nghiên cứu khoa học biển

Tiềm năng kinh tế biển Việt Nam Việt Nam có hơn 3.260 km bờ biển với hơn 4.000 hòn đảo, bãi đá ngầm lớn nhỏ,...

Mạng nơ-ron tăng vọt trong hệ thống Neuromorphic hiện đại (Phần 3): Phần cứng

Hệ thống phần cứng ở mức caoHệ thống phần cứng ở mức cao được chia thành các triển khai mạch tương tự, mạch số...

Mạng nơ-ron tăng vọt trong hệ thống Neuromorphic hiện đại (Phần 2)

Một trong những câu hỏi quan trọng liên quan đến tính toán neuromorphic là sử dụng mô hình mạng nơ-ron nào? Mô hình mạng nơ-ron xác định những thành phần nào tạo nên mạng, cách các thành phần đó hoạt động và tương tác. Ví dụ, các thành phần phổ biến của mô hình mạng nơ-ron là các nơ-ron và khớp thần kinh (synapse), lấy cảm hứng từ các mạng nơ-ron sinh học. Khi xác định mô hình mạng nơ-ron, người ta cũng phải xác định các mô hình cho từng thành phần (ví dụ: mô hình nơ-ron và mô hình synapse); các mô hình thành phần chi phối cách thành phần đó hoạt động.