摘要：本文针对全差分跨导放大器电源电压偏高、功耗较大,以及常规伪差分跨导放大器增益和共模抑制比不高的问题,采用带反相器和共模前馈的伪差分输入级、自偏置电流镜结构的输出级,以及正体偏置技术和TSMC 40nm CMOS工艺,设计一个新型低压微功耗高增益高共模抑制比的伪差分跨导放大器。Cadence Spectre仿真结果表明,在0.5V的电源电压下,该跨导放大器的开环增益为51.8dB,单位增益带宽为18.6 MHz,相位裕度为70°,共模抑制比达到135dB,电源抑制比达到107dB,而功耗仅为3μW,具有较好的综合性能,可作为大多数要求较高的前端微弱信号放大器。

摘要：深度神经网络在实际应用中的局限性日益凸显,具备生物可解释性的类脑计算脉冲神经网络成为了人们研究的热点课题。应用场景的不确定性及复杂多样性给研究者提出了新的挑战,要求类似生物大脑组织具备多尺度架构的类脑计算脉冲神经网络,能够实现对多模态、不确定性信息的感知决策功能。文中主要介绍了多尺度生物合理性的类脑计算脉冲神经网络模型及其面向多模态信息表征和不确定信息感知的学习算法,并分析探讨了基于忆阻器互联的脉冲神经网络可实现多尺度架构类脑计算的两个关键技术问题,即多模态、不确定信息与脉冲时序表示一致性问题和多尺度脉冲神经网络学习算法与容错计算问题。最后,对类脑计算脉冲神经网络的研究方向进行了分析与展望。

摘要：随着现代社会进入万物互联时代,人们越来越重视身体健康,科学管理身体健康的意识逐渐增强。体脂过高或过低均能引起身体的健康预警。本团队从BIA生物电阻抗技术、体脂率采集、微电脑控制、物联网技术等方面切入研究,针对HL智能体脂秤系统进行设计分析,旨在帮助人们进行健康管理和提供体脂含量预警,利用物联网技术为人们提供健康服务。