Шрифт:
Интервал:
Закладка:
1654
SpiNNaker Project — Architectural Overview / The University of Manchester: APT Advanced Processor Technologies Research Group // http://apt.cs.manchester.ac.uk/projects/SpiNNaker/architecture/
1655
SpiNNaker Project — Boards and Machines / The University of Manchester: APT Advanced Processor Technologies Research Group // http://apt.cs.manchester.ac.uk/projects/SpiNNaker/hardware/
1656
Saxon Science Ministry delivers 8 Mio Euro to TU Dresden for second generation SpiNNaker machine (2019) / Human Brain Project // https://www.humanbrainproject.eu/en/follow-hbp/news/second-generation-spinnaker-neurorphic-supercomputer-to-be-built-at-tu-dresden/
1657
Mayr С., Höppner S., Furber S. (2019). SpiNNaker 2: A 10 Million Core Processor System for Brain Simulation and Machine Learning // https://arxiv.org/abs/1911.02385
1658
Höppner S., Mayr C. (2018). SpiNNaker2 — Towards Extremely Efficient Digital Neuromorphics and Multi-scale Brain Emulation / NICE Workshop, 2018 // https://niceworkshop.org/wp-content/uploads/2018/05/2-27-SHoppner-SpiNNaker2.pdf
1659
Мамаева О. (2018). Самую дорогую квартиру в Москве оценили в 7 млрд рублей / РБК, 19 сентября 2018 // https://realty.rbc.ru/news/5ba225279a7947b0b1ce8985
1660
Human Brain Project, Framework Partnership Agreement // https://sos-ch-dk-2.exo.io/public-website-production/filer_public/0d/95/0d95ec21-276a-478d-a2a9-d0c5922fb83a/fpa_annex_1_part_b.pdf
1661
Defense Spending by Country: Total annual defense spending by nation (2020) / www.GlobalFirepower.com // https://www.globalfirepower.com/defense-spending-budget.asp
1662
Cleared Initiatives (2019) / NIH: The BrainInitiative® // https://braininitiative.nih.gov/funding/cleared-initiatives
1663
Moon G., Zaghloul M. E., Newcomb R. W. (1992). VLSI implementation of synaptic weighting and summing in pulse coded neural-type cells / IEEE Transactions on Neural Networks, Vol. 3, Iss. 3 // https://doi.org/10.1109/72.129412
1664
Zaghloul M., Meador J. L., Newcomb R. W. (1994). Silicon Implementation of Pulse Coded Neural Networks. Volume 266 of The Springer International Series in Engineering and Computer Science. Springer US // https://books.google.ru/books?id=MqdQAAAAMAAJ
1665
Ota Y., Wilamowski B. W. (2000). CMOS Architecture of Synchronous Pulse-Coupled Neural Network / 26th Annual Confjerence of the IEEE, Vol. 2 // https://doi.org/10.1109/IECON.2000.972295
1666
Huo J., Murray A., Wei D. (2012). Adaptive Visual and Auditory Map Alignment in Barn Owl Superior Colliculus and Its Neuromorphic Implementation / IEEE Transactions on Neural Networks and Learning Systems, Vol. 23, No. 9, pp. 1486—1497 // https://doi.org/10.1109/TNNLS.2012.2204771
1667
Strukov D., Snider G., Stewart D. R., Williams R. S. (2008). The missing memristor found / Nature, Vol. 453, pp. 80—83 // https://doi.org/10.1038/nature06932
1668
Vaidyanathan S., Volos C. (2016). Advances and Applications in Nonlinear Control Systems. Studies in Computational Intelligence. Springer International Publishing // https://books.google.ru/books?id=NxDNCwAAQBAJ
1669
* Диоксид титана — весьма распространённое химическое соединение. Это белый неорганический пигмент, широко применяемый в пищевой, косметической и фармацевтической промышленности. В качестве пищевой добавки (E171) он применяется для отбеливания рыбного фарша (сурими), в кондитерском производстве — для придания белизны сахарной и жировой глазури и конфетам. Диоксид титана можно легко встретить в числе компонентов зубной пасты, солнцезащитного крема, изделий из стекла и керамики, а также других повседневных вещей. По всей видимости, именно в силу своей распространённости в качестве пищевой добавки диоксид титана является источником лютого баттхёрта у многих хемофобов.
1670
Meuffels P., Soni R. (2012). Fundamental Issues and Problems in the Realization of Memristors // https://arxiv.org/abs/1207.7319
1671
Chua L. (2011). Resistance switching memories are memristors / Applied Physycs A, Vol. 102, pp. 765—783 // https://doi.org/10.1007/s00339-011-6264-9
1672
Пизастор таинственный (2008) / Томская группа и студенческое отделение Института инженеров по электротехнике и радиоэлектронике // https://web.archive.org/web/20200128145235/http://ieee.tpu.ru/smex/pizastor_01.html
1673
Yi W., Tsang K. K., Lam S. K., Bai X., Crowell J. A., Flores E. A. (2018). Biological plausibility and stochasticity in scalable VO2 active memristor neurons / Nature Communications, Vol. 9, Article number: 4661 // https://doi.org/10.1038/s41467-018-07052-w
1674
Wilson S. W. (1986). Knowledge Growth in an Artificial Animal / Narendra K. S. (1986). Adaptive and Learning Systems. Springer, Boston, MA // https://doi.org/10.1007/978-1-4757-1895-9_18
1675
Versace M., Chandler B. (2010). MoNETA: A Mind Made from Memristors / IEEE Spectrum, 23 Nov 2010 // https://spectrum.ieee.org/robotics/artificial-intelligence/moneta-a-mind-made-from-memristors
1676
Kozma R., Pino R. E., Pazienza G. E. (2012). Advances in Neuromorphic Memristor Science and Applications. Springer Science & Business Media // https://books.google.ru/books?id=ATdIfAol_k4C
1677
Hus S. M., Ge R., Chen P.-A., Liang L., Donnelly G. E., Ko W., Huang F., Chiang M.-H., Li A.-P., Akinwande D. (2020). Observation of single-defect memristor in an MoS2 atomic sheet / Nature Nanotechnology, Vol. 16, pp. 58—62 // https://www.nature.com/articles/s41565-020-00789-w
1678
Merolla P. A., Arthur J. V., Alvarez-Icaza R., Cassidy A. S., Sawada J., Akopyan F., Jackson B. L., Imam N., Guo C., Nakamura Y., Brezzo B., Vo I., Esser S. K., Appuswamy R., Taba B., Amir A., Flickner M. D., Risk W. P., Manohar R., Modha D. S. (2014). A million spiking-neuron integrated circuit with a scalable communication network and interface / Science, Vol. 345 (6197): 668 // https://doi.org/10.1126/science.1254642
1679
Yu S., Chen P.-Y., Cao Y., Xia L., Wang Y., Wu H. (2015). Scaling-up resistive synaptic arrays for neuro-inspired architecture: challenges and prospect / 2015 IEEE International Electron Devices Meeting / https://doi.org/10.1109/IEDM.2015.7409718
1680
Gao L., Wang I.-T., Chen P.-Y., Vrudhula S., Seo J.-s., Cao Y., Hou T.-H., Yu S. (2015). Fully parallel write/read in resistive synaptic array for accelerating on-chip learning / Nanotechnology, Vol. 26, Num. 45 // https://doi.org/10.1088/0957-4484/26/45/455204
1681
Prezioso M., Merrikh-Bayat F., Hoskins B. D., Adam G. C., Likharev K. K., Strukov D. B. (2015). Training and operation of an integrated neuromorphic network based on metal-oxide memristors / Nature, Vol. 521, pp. 61—64 // https://doi.org/10.1038/nature14441