[KST2021003942][한국과학기술원] |
뉴런 소자 및 시냅스 소자로 사용이 가능한 단일 트랜지스터 및 이를 이용한 뉴로모픽 시스템 |
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[KST2024000467][한국과학기술원] |
시냅스 소자와 이를 포함하는 뉴로모픽 소자 및 이들의 동작 방법 |
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[KST2020012335][한국과학기술원] |
이종 GPU 클러스터 환경에서 동기식 분산 학습의 스트래글러 해결을 위한 배치 오케스트레이션 서버 |
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[KST2022001520][한국과학기술원] |
이온제어 트랜지스터 기반 뉴로모픽 시냅스 소자 및 그 제조 방법 |
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[KST2019003165][한국과학기술원] |
게이티드 순환 신경망 디트렌딩방법, 디트렌딩 장치 및 기록매체 |
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[KST2020004042][한국과학기술원] |
딥 러닝을 위한 고성능 컴퓨팅 시스템 |
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[KST2023003406][한국과학기술원] |
메모리 장치의 읽기 기준 전압 결정 장치 및 그 동작 방법 |
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[KST2021015926][한국과학기술원] |
발화 임계 전압 조절이 가능한 이중 게이트 구조의 단일 트랜지스터 및 이를 이용한 뉴로모픽 시스템 |
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[KST2022024420][한국과학기술원] |
시냅스 소자 및 이를 이용한 뉴로모픽 회로 |
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[KST2020006655][한국과학기술원] |
기계 학습 연산을 처리하는 아날로그 회로, 이를 포함하는 학습 장치 및 이를 이용한 기계 학습 연산 방법 |
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[KST2022012884][한국과학기술원] |
저전력 고성능 인공 신경망 학습 가속기 및 가속 방법 |
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[KST2022017170][한국과학기술원] |
우수한 선형성 특성을 갖는 뉴로모픽 시냅스 소자 및 그 동작 방법 |
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[KST2022017543][한국과학기술원] |
인코딩 방법 및 장치 |
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[KST2022020589][한국과학기술원] |
기계 학습용 아날로그 내적 연산기, 이를 이용한 기계 학습 프로세서 및 학습 방법 |
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[KST2021010511][한국과학기술원] |
목표 성능에 따라 신경망을 압축하는 반도체 장치 |
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[KST2021015851][한국과학기술원] |
에지 컴퓨팅에서 다중 AMI 데이터 스트림 가속처리를 위한 하이브리드 딥 러닝 스케줄링 방법 |
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[KST2020011324][한국과학기술원] |
신경망 학습을 통한 데이터 처리 장치, 신경망 학습을 통한 데이터 처리 방법, 및 동일 방법을 기록한 기록 매체 |
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[KST2021003086][한국과학기술원] |
MAC 연산 동작을 수행하는 반도체 장치 |
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[KST2022004301][한국과학기술원] |
딥 뉴럴 네트워크 학습 가속화를 위한 데이터 불확실성 기반 적응적 배치 선택 시스템 및 방법 |
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[KST2021010559][한국과학기술원] |
신경 발화 데이터 프로파일링 및 컨텐츠 추출을 위한 컴퓨터 시스템, 및 그의 방법 |
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[KST2022008714][한국과학기술원] |
스케줄링 방법 및 장치 |
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[KST2023010647][한국과학기술원] |
모트 멤리스터 기반 진성난수생성기 및 진성난수생성방법 |
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[KST2022017454][한국과학기술원] |
플로팅 게이트 기반 3 단자 아날로그 시냅스 소자 및 제조 방법 |
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[KST2023003360][한국과학기술원] |
그래프기계학습 가속화를 지원하는 계산형스토리지 |
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[KST2022000844][한국과학기술원] |
쇼트키 접합을 이용한 고선형성 및 고대칭성 차지 트랩 기반 뉴로모픽 시냅스 소자 및 이를 이용한 뉴로모픽 시스템 |
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[KST2023003506][한국과학기술원] |
이차원 수평 초격자 구조 템플릿 및 이를 이용한 증착방법 |
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[KST2020009961][한국과학기술원] |
양방향 예측이 가능한 양방향 계층형 시간적 메모리 방법 및 장치 |
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[KST2021000815][한국과학기술원] |
뉴럴 네트워크 가속기 시스템 및 그것의 동작 방법 |
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[KST2021012512][한국과학기술원] |
적응적 배치 선택 전략을 이용한 딥 뉴럴 네트워크 학습 가속 시스템 및 방법 |
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[KST2022001957][한국과학기술원] |
멤리스터 소자, 그 제조 방법, 멤리스터 소자를 포함하는 시냅틱 소자 및 시냅틱 소자를 포함하는 뉴로모픽 소자 |
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