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龍圖騰網獲悉硅存儲技術股份有限公司申請的專利用于在深度學習人工神經網絡中轉換神經元電流的系統獲國家發明授權專利權，本發明授權專利權由國家知識產權局授予，授權公告號為：CN113302629B 。

龍圖騰網通過國家知識產權局官網在2025-08-19發布的發明授權授權公告中獲悉：該發明授權的專利申請號/專利號為：201980089071.4，技術領域涉及：G06N3/063；該發明授權用于在深度學習人工神經網絡中轉換神經元電流的系統是由H·V·特蘭;V·蒂瓦里;M·雷頓;N·多設計研發完成，并于2019-09-06向國家知識產權局提交的專利申請。

本用于在深度學習人工神經網絡中轉換神經元電流的系統在說明書摘要公布了：本發明公開了多個實施方案，用于將由矢量?矩陣乘法VMM陣列輸出的神經元電流轉換成基于神經元電流的時間脈沖，并將此類脈沖用作輸入提供給人工神經網絡內的另一VMM陣列。本發明公開了多個實施方案，用于在該VMM陣列需要模擬輸入的情況下將該基于神經元電流的時間脈沖轉換成模擬電流或電壓值。

本發明授權用于在深度學習人工神經網絡中轉換神經元電流的系統在權利要求書中公布了：1.一種矢量-矩陣乘法系統，包括： 非易失性存儲器單元的陣列，所述非易失性存儲器單元的陣列按行和列布置； 輸入塊，所述輸入塊耦接到所述陣列，以用于接收一個或多個輸入脈沖，將所述一個或多個輸入脈沖轉換成模擬電壓，以及在矢量-矩陣乘法器操作期間將所述模擬電壓施加到所述陣列中的非易失性存儲器單元行的字線或控制柵線；和 輸出塊，所述輸出塊耦接到所述陣列，以用于響應于在所述矢量-矩陣乘法器操作期間由所述陣列汲取的神經元電流而生成寬度變化的數字脈沖， 其中所述數字脈沖的寬度與所述神經元電流成正比地變化； 所述輸出塊包括： 第一運算放大器，所述第一運算放大器包括反相輸入端子、非反相輸入端子和輸出端子； 參考電流源，所述參考電流源用于在輸出處生成參考電流； 第一開關，所述第一開關將所述參考電流源的所述輸出選擇性地耦接到所述第一運算放大器的所述反相輸入端子； 第二開關，所述第二開關將所述神經元電流選擇性地耦接到所述第一運算放大器的所述反相輸入端子； 電容器，所述電容器耦接在所述第一運算放大器的所述反相輸入端子與所述第一運算放大器的所述輸出端子之間； 第三開關，所述第三開關選擇性地耦接所述第一運算放大器的所述反相輸入端子和所述第一運算放大器的所述輸出端子；和 第二運算放大器，所述第二運算放大器包括耦合到所述第一運算放大器的所述輸出的非反相輸入端子、反相輸入端子，以及用于響應于所述神經元電流而生成數字脈沖的輸出端子。

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