通用神经系统芯片
    2.
    发明公开

    公开(公告)号:CN109576155A

    公开(公告)日:2019-04-05

    申请号:CN201811547447.5

    申请日:2018-12-18

    Abstract: 本发明提供了一种通用神经系统芯片,该芯片系统主要由六个独立的神经血管单元组成,每个神经血管单元包括上层血脑屏障腔室、下层神经腔室、多孔膜、上层进样口、上层出样口、下层进样口和下层出样口。血脑屏障腔室上液面可集成TEER微电极阵列及光/声信号输入、输出器件,液间或底面可集成分子氧/葡萄糖/pH等微纳监控器件;上层芯片腔室底面可集成过氧化氢传感器微电极阵列等;下层芯片神经腔室液面、液间可集成TEER微电极阵列、分子氧/葡萄糖/pH等微纳监控器件,底面可集成过氧化氢传感器微电极阵列、电位传感器微电极阵列等。六个神经血管单元通过矩形漏斗微槽和环形漏斗微槽进行连接。本发明具备多细胞共培养能力,并通过多孔膜和微槽的设计可实现多细胞间的信息交流,模拟人体全身神经系统;通过不同的微纳器件集成可广泛实现相关研究与应用的信息采集与监控。

    一种基于FPGA的管道声音分类识别加速器

    公开(公告)号:CN120032665A

    公开(公告)日:2025-05-23

    申请号:CN202510056101.9

    申请日:2025-01-14

    Abstract: 本发明公开了一种基于FPGA的管道声音分类识别加速器,涉及FPGA硬件对管道泄露识别技术领域;包括PC端,设有管道声音特征提取模块,用于对大量的管道声音数据集进行特征提取,并将提取后的管道声音特征发送给FPGA端;FPGA端,设有管道声音识别分类网络,将管道声音特征进行识别分类,识别出的准确率传输到PC端进行显示。本发明不仅显著降低了人力资源成本,减少了因人为主观判断而产生的差异,而且具备检测全面、响应迅速、操作简单、稳定性强以及灵敏度高的诸多优点。与其他硬件平台(如CPU和GPU)相比,它还具有功耗低、响应速度快以及便携性强的特点。

    一种基于FPGA的呼吸音分类识别加速器设计方法及系统

    公开(公告)号:CN119598338A

    公开(公告)日:2025-03-11

    申请号:CN202411643421.6

    申请日:2024-11-18

    Inventor: 张建伟 孙煜

    Abstract: 本发明公开了一种基于FPGA的呼吸音分类识别加速器设计方法及系统,涉及呼吸音识别技术领域;具体包括包括以下步骤:建立呼吸音数据集,所述呼吸音数据集包括正常、干啰音、喘息、喘鸣等多类呼吸事件声音;基于所述呼吸音数据集进行呼吸音特征提取,得到呼吸音特征图;将呼吸音特征图作为学习样本,训练基于神经网络的呼吸音分类识别模型;使用训练后的呼吸音分类识别模型,对所述呼吸音数据集进行反演,得到不同类型呼吸音识别的准确率。相较于听诊器,本发明不仅减少了人力资源成本,还降低了因人为主观性判断所产生的差异。与其他硬件平台如CPU和GPU相比,本发明具有更低的功耗、更快的响应速度以及更强的便携性。

    一种增强型TL-TCAM查表型硬件搜索引擎

    公开(公告)号:CN114496034A

    公开(公告)日:2022-05-13

    申请号:CN202111640569.0

    申请日:2021-12-29

    Inventor: 张建伟

    Abstract: 一种增强型TL‑TCAM查表型硬件搜索引擎,每个字电路包括多个增强型TL‑TCAM单元电路,增强型TL‑TCAM单元电路包括四个存储单元和十三个N型晶体管;存储单元MC采用双稳态电路结构,存储值位于存储单元MC的T端,存储单元MC的F端为其“非”值,m个增强型TL‑TCAM单元电路并行连接在一起组成子段电路,m为正整数,子段电路中每个增强型TL‑TCAM单元电路的字线WL、匹配线ML、ML_x各自分别短接在一起,匹配线ML与N型晶体管N15的漏极相连,ML_x与N型晶体管N15的栅极相连,N型晶体管N15的源极接地,ML_x与N型晶体管N14的漏极相连,N型晶体管N14的源极接地,N型晶体管N14的栅极与信号线OneX_in‑Sement_b相连,多个子段电路并行连接组成一个字电路。本发明具有晶体管数少、搜索速度高、功耗低等优点。

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