
本稿では、ノイズの多い環境下でも堅牢な性能を発揮する、動的な物理ニューラルネットワークの接続性を最適化するための、ノイズを考慮した新しいトレーニングフレームワークを提案する。


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ノイズを考慮したニューロモーフィック動的デバイスネットワークのトレーニング


ロボットの持続可能性を確保するために、ニューロモーフィックハードウェアはエネルギーと遅延の改善を実現します。



産業タスクにおけるニューロモーフィック力制御：エネルギーと遅延の利点の検証



マイクログリッドにおける新しい通信手法として、SNNを使用したセマンティック通信の効果的な提案。



DCマイクログリッドにおけるニューロモーフィックイベント駆動セマンティック通信
