Jove
Visualize
お問い合わせ
JoVE
x logofacebook logolinkedin logoyoutube logo
JoVEについて
概要リーダーシップブログJoVEヘルプセンター
著者向け
出版プロセス編集委員会範囲と方針査読よくある質問投稿
図書館員向け
推薦の声購読アクセスリソース図書館諮問委員会よくある質問
研究
JoVE JournalMethods CollectionsJoVE Encyclopedia of Experimentsアーカイブ
教育
JoVE CoreJoVE BusinessJoVE Science EducationJoVE Lab Manual教員リソースセンター教員サイト
利用規約
プライバシーポリシー
ポリシー

関連する概念動画

Neural Circuits01:25

Neural Circuits

1.3K
Neural circuits and neuronal pools are two of the main structures found in the nervous system. Neural circuits are networks of neurons that work together to carry out a specific task or process. They consist of interconnected neurons and glial cells, which provide structural and metabolic support.
Neuronal pools are collections of nerve cells with similar functions and interact through chemical and electrical signals. These pools include both interneurons (the central neural circuit nodes that...
1.3K
Cognitive Learning01:21

Cognitive Learning

307
Cognitive learning is based on purposive behavior, incidental learning, and insight learning.
E. C. Tolman's theory of purposive behavior emphasizes that much behavior is goal-directed. He argued that to understand behavior, we must look at the entire sequence of actions leading to a goal. For instance, high school students study hard, not just due to past reinforcement but also to achieve the goal of getting into a good college.
Tolman introduced the idea that behavior is influenced by...
307
Neural Regulation01:37

Neural Regulation

39.5K
Digestion begins with a cephalic phase that prepares the digestive system to receive food. When our brain processes visual or olfactory information about food, it triggers impulses in the cranial nerves innervating the salivary glands and stomach to prepare for food.
39.5K

こちらも読む

関連記事

共著者、ジャーナル、引用グラフによってこの研究に関連する記事。

並び替え
Same author

Polar nano-regions enable large spin Hall conductivity in metallic PtCoO<sub>2</sub>.

Nature materials·2026
Same author

Strategies of high-accuracy memristor-based analogue computing in memory for artificial intelligence.

Nature materials·2026
Same author

Revealing Asymmetric Off-State Drain/Source Stress Reliability and Mechanisms in IGZO-FETs.

Nano letters·2026
Same author

Technology Roadmap of Bioinspired Computing Hardware.

ACS nano·2026
Same author

Ultrafast visual perception beyond human capabilities enabled by motion analysis using synaptic transistors.

Nature communications·2026
Same author

Privacy-preserving data analysis using a memristor chip with colocated authentication and processing.

Science advances·2026
Same journal

Erratum for the Research Article "Detecting supramolecular organic nanoparticles during heat wave".

Science (New York, N.Y.)·2026
Same journal

Local signals, systemic decline.

Science (New York, N.Y.)·2026
Same journal

The mechanics of liver regeneration.

Science (New York, N.Y.)·2026
Same journal

Computing in a memory with physics.

Science (New York, N.Y.)·2026
Same journal

Retraction.

Science (New York, N.Y.)·2026
Same journal

Making time.

Science (New York, N.Y.)·2026
関連記事をすべて見る

関連する実験動画

Updated: Jul 16, 2025

Assembly and Characterization of Biomolecular Memristors Consisting of Ion Channel-doped Lipid Membranes
08:07

Assembly and Characterization of Biomolecular Memristors Consisting of Ion Channel-doped Lipid Membranes

Published on: March 9, 2019

7.8K

完全に統合されたニューロインスピレーションメミストーチップを使用したエッジ学習

Wenbin Zhang1, Peng Yao1, Bin Gao1

  • 1School of Integrated Circuits, Beijing National Research Center for Information Science and Technology (BNRist), Tsinghua University, Beijing, China.

Science (New York, N.Y.)
|September 14, 2023
PubMed
まとめ
この要約は機械生成です。

この研究は,エッジインテリジェンスデバイスの効率的なオンチップ学習を可能にする新しいメミリストアチップを導入します. STELLARアーキテクチャは,エネルギーコストとデータ移動を大幅に削減し,適応性を向上させます.

さらに関連する動画

A Method for Growing Bio-memristors from Slime Mold
07:46

A Method for Growing Bio-memristors from Slime Mold

Published on: November 2, 2017

9.0K
Closed-loop Neuro-robotic Experiments to Test Computational Properties of Neuronal Networks
11:18

Closed-loop Neuro-robotic Experiments to Test Computational Properties of Neuronal Networks

Published on: March 2, 2015

10.3K

関連する実験動画

Last Updated: Jul 16, 2025

Assembly and Characterization of Biomolecular Memristors Consisting of Ion Channel-doped Lipid Membranes
08:07

Assembly and Characterization of Biomolecular Memristors Consisting of Ion Channel-doped Lipid Membranes

Published on: March 9, 2019

7.8K
A Method for Growing Bio-memristors from Slime Mold
07:46

A Method for Growing Bio-memristors from Slime Mold

Published on: November 2, 2017

9.0K
Closed-loop Neuro-robotic Experiments to Test Computational Properties of Neuronal Networks
11:18

Closed-loop Neuro-robotic Experiments to Test Computational Properties of Neuronal Networks

Published on: March 2, 2015

10.3K

科学分野:

  • 人工知能
  • コンピュータ工学
  • 材料科学

背景:

  • エッジインテリジェンスデバイスは,多様なアプリケーションに適応学習能力を要求します.
  • 現在のニューラルネットワークのトレーニング方法は,大きなデータ移動によって妨げられ,エッジデバイスの効率を制限しています.
  • メモリストー技術はインメモリコンピューティングと 低消費電力のAIにとって有望な手段です

研究 の 目的:

  • 学習能力が向上し,エッジインテリジェンスのためのエネルギー消費量が削減される完全に統合されたメモリストー chipを開発する.
  • メモリストルクロスバー配列を用いたオンチップ学習の汎用的なアプローチとしてSTELLARアーキテクチャを提示する.
  • 開発された技術の実践的応用を様々な作業で実証する.

主な方法:

  • 完全に統合されたメモリスターチップの開発.
  • STELLARアーキテクチャの実装,その学習アルゴリズムと並列伝導性チューニングスキームを含む.
  • メモリストルクロスバー配列を使用して,チップ内学習をハードウェアで実現する.

主要な成果:

  • 開発されたメモリストアチップは,学習能力が向上し,エネルギーコストが大幅に低下しました.
  • STELLARアーキテクチャは,異なるメムリストルタイプの一般的なオンチップ学習に有効であることが証明されました.
  • 動作制御,画像分類,音声認識などのタスクの成功実行.

結論:

  • 統合されたメムリストアチップとSTELLARアーキテクチャは,エッジインテリジェンスにおける効率的なオンチップ学習のための実行可能なソリューションを提供します.
  • このアプローチは 伝統的なコンピューティングにおける データ移動の限界を克服し 強力なAIを エッジで実現します
  • この技術は,適応性と低電力を必要とする現実世界のエッジAIアプリケーションに広く適用可能であることを示しています.