国网江苏电力：数智化转型 助推物资采购好中选优

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这项工作中的监督学习模拟显示了非常高的学习准确度，江苏其中UCI图像数据集为96.5％，而MNIST手写数据集为96.4％。【成果简介】在这个工作中，电力中国科学院物理所的葛琛教授和金奎娟教授展示了一种基于Pt/BaTiO3/Nb掺杂SrTiO3FTJ器件的超低能耗的人工突触。

在传统的冯·诺依曼体系结构中，数智中央处理器和存储器之间的数据传输速率限制了计算机操作速度的提高。【图文导读】图1.基于BTO的FTJ设备的示意图和电子特性a）生物突触的示意图b）两端Pt/BTO/SNTOFTJ设备的示意图，化转其中Pt和SNTO电极分别模拟突触前和突触后c）BTO/SNTO异质结构的PFM平面外相位对比图像d）BTO/SNTO异质结构的局部相位和幅度磁滞回线e）（c）中相同区域的C-AFM图像f）可重复的电流-电压环路为300个循环图2.FTJ器件的域切换动力学受成核限制切换模型控制a）多个G-V磁滞回线作为脉冲宽度的函数b）在各种脉冲幅度下归一化反向面积与脉冲宽度的关系c）重新缩放的归一化反向面积与NLS模型的拟合参数的函数d）开关时间随正开关场的倒数而变化，化转这符合默兹定律e）切换与电场有关的Lorentz分布的一半最大值的一半宽度图3.Pt/BTO/SNTO设备的脉冲训练，EPSC演变和STDP特性a）突触前尖峰触发的瞬时电流b）在短时程增强模式下以六个频率响应刺激序列而记录的EPSCc）该器件的松弛性能显示了LTP模式下电流随脉冲数和幅度的变化d）中间状态的保持特性为2×103se）长期增强和抑制显示500个周期的200个离散状态f）具有反对称Hebbian学习规则的体重依赖型STDP学习图4.5×5人工突触阵列中短期增强和长期增强的动态过程a）字母I，O和P的图像以及相应的三种脉冲序列，每个脉冲序列由十个连续的刺激脉冲组成，持续时间为50ns，幅度分别为0.9和1.3V，5和0.5MHz的脉冲频率被输入到突触阵列中以表示I，O和Pb,d,f）最后一个脉冲后的I，O和P图像c,e,g）在最后一个脉冲后的25µs时刻的I，O和P图像。具有多个中间电导状态的两末端忆阻器是合格的突触设备，型助可以类似于脑突触结构并执行各种突触可塑性任务。

通过微调所施加的脉冲参数，推物该设备可以模拟短期和长期可塑性。资采中选基于超薄铁电域切换的突触设备为建立有效的神经形态网络打开了一种新途径。

科学家们已经提出了各种类型的忆阻器，国网购好例如导电细丝存储器，相变存储器（PCM），基于离子迁移的电阻开关存储器以及铁电隧道结（FTJ）。

江苏该成果以题为ReproducibleUltrathinFerroelectricDomainSwitchingforHigh-PerformanceNeuromorphicComputing发表在Adv.Mater.上。三、电力扦插方法首先准备适合绣球花扦插的土壤。

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