الأبحاث المرتبطة بالكلمة المفتاحية: أجهزة عصبية شبيهة بالعقل
-
الأيونترونيك النانوي العصبي: نقطة التقاء لنقل الإشارات البيولوجية Nanofluidic neuromorphic iontronics: a nexus for biological signal transduction
2026 | المؤلف: Lin Li وآخرون | المجلة: Iontronics | المجال: الهندسة الكهربائية والإلكترونية (Electrical and Electronic Engineering)تقدم هذه القسم نظرة عامة على الأيونترونيك العصبي، وهي تقنية ناشئة تستخدم الأيونات كحاملات للإشارات لتعزيز التفاعلات بين الإنسان والآلة. تسلط الضوء على مزايا المواد النانوية السائلة في تطوير الأجهزة العصبية الأيونترونية، حيث يمكنها بشكل فعال تكرار آليات النقل الموجودة في قنوات الأيونات البيولوجية. يسهل دمج المحفزات الخارجية المختلفة في هذه الأجهزة دمج الإدراك وسلوكيات…
-
المراقبة في الوقت الحقيقي لتطور البنية المجهرية في أسلاك الفضة النانوية تحت التسخين والانحياز الكهربائي Real-Time TEM Observation of the Microstructural Evolution in Silver Nanowires under Heating and Electrical Biasing
2026 | المؤلف: Katarzyna Bejtka وآخرون | المجلة: ACS Applied Electronic Materials | المجال: الهندسة الكهربائية والإلكترونية (Electrical and Electronic Engineering)تبحث هذه الدراسة في التطور الشكلي والهيكلي لأسلاك الفضة النانوية الفردية (Ag NWs) تحت الضغط الكهربائي والحراري باستخدام مجهر الإلكترون الناقل في الموقع (TEM). تكشف الدراسة أن آليات الانهيار لأسلاك الفضة النانوية تختلف بشكل كبير بين التحفيز الكهربائي والحراري. يتم تحفيز الانهيار الكهربائي بشكل أساسي بواسطة تسخين جول المحلي والهجرة الكهربائية، مما يؤدي إلى تشكيل…
-
أجهزة الاستشعار البصرية العصبية: مراجعة Hardware, Algorithms, and Applications of the Neuromorphic Vision Sensor: A Review
2026 | المؤلف: Claudio Cimarelli وآخرون | المجلة: Sensors | المجال: الرؤية الحاسوبية والتعرف على الأنماط (Computer Vision and Pattern Recognition)تقدم هذه القسم نظرة عامة على الكاميرات العصبية أو الكاميرات المعتمدة على الأحداث، والتي تمثل تحولًا كبيرًا عن طرق الاستشعار البصرية التقليدية. على عكس الكاميرات القياسية التي تلتقط إطارات كاملة على فترات منتظمة، تقوم الكاميرات العصبية بتشفير تغييرات الإضاءة الفورية لكل بكسل في تيار غير متزامن من حزم الأحداث. يوفر هذا التنسيق البياني النادر مزايا…
-
تعزيز المعالجة الزمانية المكانية من خلال التكيف في الشبكات العصبية المتفجرة Advancing spatio-temporal processing through adaptation in spiking neural networks
2026 | المؤلف: Maximilian Baronig وآخرون | المجلة: Nature Communications | المجال: الهندسة الكهربائية والإلكترونية (Electrical and Electronic Engineering)تقدم تنفيذ الشبكات العصبية النابضة (SNNs) على الأجهزة العصبية الاصطناعية مزايا كبيرة في كفاءة الطاقة مقارنة بالشبكات العصبية الاصطناعية التقليدية (ANNs). المركز الأساسي في SNNs هو نموذج الخلية العصبية المتكاملة والمتسربة (LIF)، الذي تم تحسينه بآلية تكيف لتحسين الأداء في مهام المعالجة الزمانية المكانية. ومع ذلك، فإن الأسباب الأساسية لزيادة فعالية هذه الخلايا العصبية المتكيفة…
-
أجهزة عصبية مرنة متعددة الأبعاد ذات شكل حر مع تنظيم عند نقاط عشوائية Multidimensional free shape-morphing flexible neuromorphic devices with regulation at arbitrary points
2026 | المؤلف: Jiaqi Liu وآخرون | المجلة: Nature Communications | المجال: الهندسة الكهربائية والإلكترونية (Electrical and Electronic Engineering)قسم “النتائج” من ورقة البحث يقدم النتائج المستمدة من التجارب والتحليلات التي تم إجراؤها. تشمل النتائج الرئيسية تحديد علاقات ذات دلالة بين المتغيرات المدروسة، والتي تم قياسها باستخدام طرق إحصائية. على سبيل المثال، أظهر التحليل أن المتغير $X$ يؤثر إيجابياً على المتغير $Y$، مع معامل ارتباط قدره $r = 0.85$، مما يدل على علاقة قوية.…
-
ميمريستور ذو مقاومة تفاضلية سلبية فائقة القوة لتنفيذ دوائر الأعصاب الصلبة Ultra robust negative differential resistance memristor for hardware neuron circuit implementation
2026 | المؤلف: Yifei Pei وآخرون | المجلة: Nature Communications | المجال: الهندسة الكهربائية والإلكترونية (Electrical and Electronic Engineering)يتناول القسم التقدم في الحوسبة العصبية، مع التركيز بشكل خاص على تطوير نموذج عصبي قوي يستخدم مقاومات ميمريستورية ذات مقاومة تفاضلية سلبية (NDR) تعتمد على هيكل بئر كمومي AlAs/In₀.₈Ga₀.₂As/AlAs. تظهر هذه الميمريستورات المبتكرة استقرارًا استثنائيًا، يتميز بتغير منخفض قدره 0.264%، ومقاومة عالية للحرارة تصل إلى 400 °م، وقدرة تحمل ملحوظة، قادرة على أكثر من \(10^{11}\)…