論文の概要: A 0.5-V Linear Neuromorphic Voltage-to-Spike Encoder Using a Bulk-Driven Transconductor
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2604.09315v1
- Date: Fri, 10 Apr 2026 13:33:09 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2026-04-13 17:57:53.88376
- Title: A 0.5-V Linear Neuromorphic Voltage-to-Spike Encoder Using a Bulk-Driven Transconductor
- Title(参考訳): バルク駆動型超電導体を用いた0.5Vリニアニューロモルフィック電圧-スパイクエンコーダ
- Authors: Meysam Akbari, Erika Covi, Kea-Tiong Tang,
- Abstract要約: 超低消費電力の電圧対スパイクエンコーダは、ニアリニア電圧対フィリングレート変換を実現する。
テールレスバルク駆動微分対は、大きな信号の線形性を改善する。
直交線形化ネットワークは、支配的なシンの非線形性を抑え、バイアス可変V-to-Iゲインを安定化する。
- 参考スコア(独自算出の注目度): 0.15293427903448023
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: This work introduces an ultralow-power voltage-to-spike encoder that achieves near-linear voltage-to-firing-rate conversion by pairing a linearized bulk-driven transconductor with a DPI-based LIF neuron. A tail-less bulk-driven differential pair improves large-signal linearity, while a translinear linearization network suppresses the dominant sinh nonlinearity and stabilizes the bias-tunable V-to-I gain. The resulting current feeds a DPI front-end that linearizes current-to-spike conversion. Fabricated in TSMC 0.18-um CMOS and operating at VDD = 0.5 V with 2-27 nA reference current, the encoder achieves a deviation of less than 5.6 percent from linearity over 0.1-0.4 V input, consumes 22-180 nW, and occupies 0.0074 mm^2.
- Abstract(参考訳): 本研究は, 線形化バルク駆動トランスコンダクタとDPIベースのLIFニューロンをペア化することにより, ニアリニア電圧-フィリングレート変換を実現する超低電力電圧-スパイクエンコーダを提案する。
テールレスバルク駆動微分対は大きな信号線形性を改善する一方、トランス線形線形化ネットワークは支配的なシラー非線形性を抑制し、バイアス可変V-to-Iゲインを安定化する。
結果として生じる電流は、電流対スパイク変換を線形化するDPIフロントエンドに供給される。
TSMC 0.18-um CMOSで製造され、2-27 nAの基準電流を持つVDD = 0.5 Vで動作するエンコーダは、0.1-0.4 Vの線形性から5.6%未満のずれを達成し、22-180 nWを消費し、0.0074 mm^2を占有する。
関連論文リスト
- Efficient flip-chip and on-chip-based modulation of flux-tunable superconducting resonators [0.0]
本研究では,フリップチップやオンチップ型入力コイルを用いたフラックス可変超伝導共振器(FTR)の効率的な変調を実証する。
我々は、フラックス伝達効率を高めるために、最大0.7nHの幾何ループインダクタンスを持つSQUIDを用いる。
論文 参考訳(メタデータ) (2025-12-28T23:47:47Z) - On Disentangled Training for Nonlinear Transform in Learned Image Compression [59.66885464492666]
学習画像圧縮(lic)は,従来のコーデックに比べて高いレート歪み(R-D)性能を示した。
既存のlic法は、非線形変換の学習において、エネルギーのコンパクト化によって生じる緩やかな収束を見落としている。
非線形変換の訓練において, エネルギーの縮退を両立させる線形補助変換(AuxT)を提案する。
論文 参考訳(メタデータ) (2025-01-23T15:32:06Z) - High-speed photonic crystal modulator with non-volatile memory via
structurally-engineered strain concentration in a piezo-MEMS platform [0.0]
量子光学および古典光学において、電圧当たりの伝送変化(dT/dV)は、電気光学変調器(EO)にとって重要な特徴である。
本稿では,キャビティベースのEO変調器を導入して,速度とスペクトルチューニングの両トレードオフを解消する。
論文 参考訳(メタデータ) (2023-10-11T18:31:58Z) - Investigation of the Effects of the Multiplication Area Shape on the
Operational Parameters of InGaAs/InAlAs SPADs [75.38606213726906]
構造体の活性領域の直径を変えると、電流-電圧曲線の線形部分の暗流が変化する。
現在の電圧曲線のみに基づいて、バッチから特定のSPADを選択するのは合理的である。
論文 参考訳(メタデータ) (2023-10-06T10:38:14Z) - Tangent Transformers for Composition, Privacy and Removal [58.280295030852194]
TAFT(Tangent Attention Fine-Tuning)は、線形変換器の微調整方法である。
TAFT(Tangent Attention Fine-Tuning)は、線形変換器の微調整方法である。
論文 参考訳(メタデータ) (2023-07-16T18:31:25Z) - Fast high-fidelity charge readout by operating the cavity-embedded
Cooper pair transistor in the Kerr bistable regime [55.41644538483948]
2つの電荷状態の間に0.09e$の単発分解能を実証する。
測定は、94$%$fidelityを3$mu$sで行う。
論文 参考訳(メタデータ) (2022-12-31T03:44:10Z) - Ultra linear magnetic flux-to-voltage conversion in superconducting
quantum interference proximity transistors [0.0]
超伝導量子干渉近接トランジスタをベースとした直交フラックス-電圧間メソスコピックトランスデューサbi-SQUIPTを提案する。
バイSQUIPTは、$sim10-16$V/Hz$1/2$の電圧ノイズスペクトル密度を提供し、さらに興味深いことに、適切な操作パラメータ選択の下では、$sim60$dBのスプリットフリーダイナミックレンジを示す。
論文 参考訳(メタデータ) (2022-07-01T11:12:49Z) - Broadband Microwave Isolation with Adiabatic Mode Conversion in Coupled
Superconducting Transmission Lines [0.0]
パラメトリックモード変換を用いた広帯域マイクロ波分離のための走行波方式を提案する。
まず、このスキームを一般設定で提示し、次にジョセフソン接合伝送線路を用いた実装を提案する。
論文 参考訳(メタデータ) (2021-03-13T21:06:06Z)
関連論文リストは本サイト内にある論文のタイトル・アブストラクトから自動的に作成しています。
指定された論文の情報です。
本サイトの運営者は本サイト(すべての情報・翻訳含む)の品質を保証せず、本サイト(すべての情報・翻訳含む)を使用して発生したあらゆる結果について一切の責任を負いません。