그러나 기존의 일반적인 하드웨어 플랫폼 (CPU, GPU 및 FPGA 등)은 기존의 폰 노이만 아키텍처에 따라 네트워크가 확장됨에 따라, 관련된 알고리즘을 구현하기가 어렵습니다. 새로운 유형의 멤 리스터를 기반으로 한 연구는 국제 핫스팟 및 주제 영역이되었으며 IoT 및 에지 컴퓨팅 및 지능형 인식 작업에 널리 사용될 수 있습니다.
Mesenchymal 기반의 두뇌와 같은 회로도.
연구 우 Huaqiang 장기적인 노력은 강력한 기술 축적을 가지고있다. 관련 보고서에서, 우 Huaqiang 장치, 회로 구조 및 알고리즘에서, 방법을 보여줍니다 뇌 중심의 재료, 소자 구조 및 프로세스 최적화를 통해 공동 최적화 설계를 계산 전자 memristive 시냅스 배열이 배열, 얼굴 인식에 기초 실험. 제조 양호한 양방향 연속 저항 특성을 갖는 등의 특정 하드웨어 구현과 비교하여 지속적인 학습 능력을 보여 주었다.
Wu Huaqiang은 전력 소비, 영역 설계, 회로 설계 최적화 및 멤 리스터 (memristors)의 특성에 대해 세계 최초로 손으로 쓴 디지털 바디 인식을위한 숨겨진 레이어 출력 이진화 (Binarized-hidden-layer) 칩 아키텍처를 제안했습니다. 과제는 장치의 비선형 성, 휘발성 및 차이의 영향을 분석하고 성능 최적화 요구 사항을 멤 리스터 장치에 전달하여 장치 최적화의 방향을 지적했습니다.
국제 전자 장치 회의는 1955 년 마이크로 전자 장치 분야에서 국제 연구 및 개발의 주요 적용 범위는 세계 최고의 마이크로 일렉트릭 회의이며, 국제 반도체 기술의 역사는 60 년이 넘었습니다. 학술적 지위와 광범위한 영향력, 외국 언론은 '마이크로 전자 올림픽 갈라의 분야'로 환영 받았다.