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神經(jīng)形態(tài)計(jì)算器件和陣列測(cè)試解決方案

泰克科技 ? 來(lái)源:泰克科技 ? 2024-07-03 10:02 ? 次閱讀

簡(jiǎn)介

神經(jīng)形態(tài)計(jì)算是一種新型的計(jì)算范式,它模仿生物神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(如人腦)的結(jié)構(gòu)和功能以在為人工智能機(jī)器學(xué)習(xí)機(jī)器人和感官處理等各種應(yīng)用實(shí)現(xiàn)高性能、低功耗和自適應(yīng)學(xué)習(xí)能力。

神經(jīng)形態(tài)計(jì)算發(fā)展至今經(jīng)歷了四十多年,主要分為三個(gè)階段,模擬計(jì)算、數(shù)字計(jì)算和混合計(jì)算。2017年,英特爾第一款自主學(xué)習(xí)神經(jīng)芯片Loihi問(wèn)世。它采用14nm工藝,包含超過(guò)20億個(gè)晶體管、13萬(wàn)個(gè)神經(jīng)元和1.28億個(gè)突觸,與基于CNN訓(xùn)練人工智能系統(tǒng)的通用計(jì)算芯片相比,Loihi芯片的能效提升了1000倍。IBM的TrueNorth芯片、高通Zeroth芯片等等都屬于數(shù)字計(jì)算,即架構(gòu)在CMOS工藝和器件結(jié)構(gòu)基礎(chǔ)上的一種神經(jīng)形態(tài)計(jì)算。因?yàn)椴牧虾推骷旧頉](méi)有突破,因此仍然受限于能算比低、系統(tǒng)架構(gòu)復(fù)雜等問(wèn)題。真正的神經(jīng)形態(tài)計(jì)算必須采用新型材料構(gòu)成的帶有易失性阻變特性的器件,對(duì)生物神經(jīng)突觸的STDP等特性進(jìn)行行為級(jí)的擬態(tài),因此提出了全新的系統(tǒng)和器件設(shè)計(jì)的范式,并不斷突破著能算比的極限。

神經(jīng)形態(tài)器件是神經(jīng)形態(tài)計(jì)算系統(tǒng)的基本模塊。它們是模擬生物神經(jīng)元和突觸行為的電子元件,例如尖峰、可塑性和記憶。神經(jīng)形態(tài)器件可以基于不同的技術(shù),例如憶阻器、相變材料、自旋電子學(xué)或納米線。神經(jīng)形態(tài)陣列是實(shí)現(xiàn)復(fù)雜神經(jīng)結(jié)構(gòu)和功能的互連神經(jīng)形態(tài)設(shè)備的大規(guī)模網(wǎng)絡(luò)。

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圖1:生物神經(jīng)系統(tǒng)和神經(jīng)形態(tài)計(jì)算對(duì)比

神經(jīng)形態(tài)計(jì)算為神經(jīng)形態(tài)器件和陣列的設(shè)計(jì)、制造和測(cè)試帶來(lái)了一些挑戰(zhàn)和機(jī)遇。一方面,神經(jīng)形態(tài)器件和陣列表現(xiàn)出高可變性、非線性、隨機(jī)性和噪聲,這使得它們難以表征和建模。另一方面,神經(jīng)形態(tài)設(shè)備和陣列具有獨(dú)特的優(yōu)勢(shì),例如容錯(cuò)性、魯棒性和自組織性,需要嚴(yán)格的測(cè)試和驗(yàn)證。

例如基于ReRAM的神經(jīng)形態(tài)陣列的主要挑戰(zhàn)之一是器件的可變性,這是由電阻開(kāi)關(guān)過(guò)程固有的隨機(jī)性和不均勻性引起的。設(shè)備可變性會(huì)影響神經(jīng)計(jì)算的準(zhǔn)確性和穩(wěn)定性,并導(dǎo)致性能下降甚至故障。因此,了解設(shè)備可變性的來(lái)源和影響并開(kāi)發(fā)減輕或利用它的方法非常重要。例如,可以通過(guò)優(yōu)化器件制造工藝、設(shè)計(jì)參數(shù)和操作條件來(lái)減少器件可變性。或者,器件可變性可以用作隨機(jī)性或多樣性的來(lái)源,以增強(qiáng)神經(jīng)形態(tài)系統(tǒng)的功能和適應(yīng)性。

除了ReRAM類(lèi)型之外,目前也可以用神經(jīng)擬態(tài)計(jì)算的器件可以有FeRAM類(lèi)型、有機(jī)FET類(lèi)型、以及更為廣泛和多樣的二維材料異質(zhì)集成所形成的阻變器件而構(gòu)成。

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圖2:突觸權(quán)重特性圖示2

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圖3:兩端口存算器件2

研究神經(jīng)形態(tài)陣列的優(yōu)勢(shì)

神經(jīng)形態(tài)陣列是一種利用憶阻器器件形成的小規(guī)模的、實(shí)現(xiàn)類(lèi)似于大腦神經(jīng)元連接的集成電路

這種電路具有以下幾個(gè)優(yōu)點(diǎn):

?可以直接在硬件層面模擬生物神經(jīng)元的突觸可塑性,學(xué)習(xí)和記憶過(guò)程,而無(wú)需復(fù)雜的軟件算法

?可以實(shí)現(xiàn)并行、分布式、低功耗和高效率的數(shù)據(jù)處理,適合解決復(fù)雜認(rèn)知功能和任務(wù),如圖像識(shí)別、語(yǔ)音識(shí)別、自然語(yǔ)言處理等。

?部分器件所形成的陣列可以與現(xiàn)有的CMOS技術(shù)兼容,利用其成熟的制造工藝和設(shè)計(jì)方法,降低開(kāi)發(fā)成本和風(fēng)險(xiǎn)。

為了探索其應(yīng)用和優(yōu)勢(shì),有必要開(kāi)發(fā)新的測(cè)量技術(shù)和模塊,對(duì)憶阻器器件和陣列進(jìn)行精確和全面的表征和評(píng)估。

在陣列測(cè)試中,和器件測(cè)試和表征方法差異主要在如何高效、可靠的“選通”陣列中每個(gè)器件,進(jìn)行參數(shù)表征,以及自動(dòng)化的完成可靠性的相關(guān)測(cè)試,甚至可以利用測(cè)試的平臺(tái)直接進(jìn)行神經(jīng)形態(tài)計(jì)算的仿真和驗(yàn)證。

直流掃描測(cè)試:施加從零到最大值或最小值的電壓或電流斜坡,并測(cè)量相應(yīng)的電流或電壓響應(yīng)。繪制I-V曲線并分析憶阻器器件的開(kāi)關(guān)行為、遲滯、閾值和非線性。

脈沖測(cè)試:施加具有指定幅度、寬度、周期和數(shù)量的電壓或電流脈沖,并測(cè)量相應(yīng)的電流或電壓響應(yīng)。繪制脈沖波形并分析憶阻器器件的瞬態(tài)和動(dòng)態(tài)特性,例如開(kāi)關(guān)時(shí)間、保持時(shí)間、耐久性和可變性。

自定義脈沖測(cè)試:應(yīng)用用戶定義的具有可變幅度、寬度、周期和數(shù)量的脈沖序列,并測(cè)量相應(yīng)的電流或電壓響應(yīng)。繪制脈沖波形并分析憶阻器器件的復(fù)雜和非線性行為,例如尖峰定時(shí)相關(guān)可塑性、學(xué)習(xí)、記憶和神經(jīng)形態(tài)功能。

陣列測(cè)試:將電壓或電流信號(hào)的組合施加到憶阻器陣列的行和列上,并測(cè)量每個(gè)單元的輸出電流。通用的陣列結(jié)構(gòu)如Crossbar等。完成陣列中每個(gè)器件的訓(xùn)練,并完成一定的推理任務(wù)。同時(shí)驗(yàn)證矩陣并性能,例如網(wǎng)絡(luò)的Sneak Path、串?dāng)_、均勻性和可擴(kuò)展性。

算法研究:特別針對(duì)于神經(jīng)形態(tài)算法有別于卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法,面對(duì)不同的硬件陣列,需要提出統(tǒng)一的、兼容的算法模型并進(jìn)行驗(yàn)證。

靈活高效的集成不同的脈沖激勵(lì)源:超快電脈沖、光脈沖、壓力等,是將神經(jīng)擬態(tài)計(jì)算進(jìn)行的拓展,從“存算”延伸為“感存算”,測(cè)試的覆蓋度增強(qiáng),需要高效的兼容不同的外部刺激源到整個(gè)測(cè)試系統(tǒng)中。

陣列測(cè)試方案介紹

Tektronix/Keithley公司提供豐富的測(cè)試產(chǎn)品,在神經(jīng)形態(tài)材料(鐵電、自旋、有機(jī)、二維材料)和器件的科研中得到廣泛的運(yùn)用。而對(duì)于陣列測(cè)試的需求,目前業(yè)內(nèi)鮮有專(zhuān)業(yè)的系統(tǒng)和軟件。特別是由于材料、器件的不同、工藝的不同,陣列測(cè)試的方法尚未形成統(tǒng)一的方法,主要需要科研工作者自行集成和開(kāi)發(fā),一定程度上浪費(fèi)了寶貴的科研資源。Tektronix/Keithley 提供一站式的解決方案,提供靈活的配置方式,提供一套通用的軟件平臺(tái),并且可以根據(jù)特定的測(cè)試需求開(kāi)發(fā)軟件模塊,真正的做到“交鑰匙”方案。

DC測(cè)試

主要測(cè)試陣列中器件的I/V特性曲線,俗稱(chēng)“蝴蝶曲線”,在不同的條件下表征器件的具有“存儲(chǔ)”的能力;根據(jù)器件的Ion/Ioff的特性和測(cè)試精度的要求,可以選擇高精度1pA量程的4200A-SMU及高精度放大器 PA;100pA量程可選2600系列源表作為測(cè)試主要硬件;源表自身具有一定的脈沖能力,如果考慮到器件自熱效應(yīng),并且脈寬要求低于100us,2600系列源表可以滿足。

AC測(cè)試

神經(jīng)形態(tài)計(jì)算天然是脈沖。用脈沖方式進(jìn)行測(cè)試不僅可以消除自熱效應(yīng),更重要的是可以模擬“突觸”實(shí)際工作的脈沖刺激并測(cè)量其響應(yīng)。因此絕大部分的陣列測(cè)試都在脈沖下進(jìn)行。首先通過(guò)脈沖進(jìn)行陣列中每個(gè)器件突觸特性的刻畫(huà),得到陣列整體的突觸特性,可以用于后期仿真算法的開(kāi)發(fā);進(jìn)一步可以測(cè)量陣列中每個(gè)器件的脈沖I/V特性。由于脈沖寬度和幅度要求的不同,可以使用4200-PMU激勵(lì)和測(cè)量脈寬最高到50ns的用例;使用AFG或者AWG,配合外部放大器可以實(shí)現(xiàn)50ns~100ps的脈沖激勵(lì),并且使用TIA或高靈敏度電流探頭集成的方式實(shí)現(xiàn)脈沖電流的測(cè)量。

在Endurance或Retention測(cè)試中,由于是測(cè)量陣列長(zhǎng)時(shí)間、多脈沖下的可靠性特性,往往對(duì)Read電流的精度要求很高,用于精準(zhǔn)的描述阻變的動(dòng)力學(xué)過(guò)程,因此會(huì)用到1pA量程下0.01fA分辨率的源表或更高精度的皮安表進(jìn)行電流測(cè)試。因此脈沖電壓Set/Reset激勵(lì)和直流Read電流讀取需要在同一個(gè)端口進(jìn)行。4225-RPM是一款集成了電流放大、通道切換的模塊,無(wú)需更換前端探針或連線可以輕松的實(shí)現(xiàn)不同類(lèi)型信號(hào)的測(cè)試。

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圖4:4225-RPM內(nèi)部結(jié)構(gòu),SMU和PMU復(fù)用一個(gè)輸出

矩陣開(kāi)關(guān)選擇

矩陣開(kāi)關(guān)的目的是尋址陣列中特定的器件,對(duì)其進(jìn)行表征和測(cè)量的前置條件。引入矩陣開(kāi)關(guān)可以大幅度降低測(cè)試的成本和復(fù)雜度,有助于標(biāo)準(zhǔn)化探針、探卡的結(jié)構(gòu),標(biāo)準(zhǔn)化測(cè)試流程,提高測(cè)試效率。在單獨(dú)的DC測(cè)試中,如果選用2600系列源表作為主要測(cè)試機(jī),可以配置3706系列的矩陣開(kāi)關(guān),漏流小于 100pA;如果選用4200A或者采用AC測(cè)試時(shí),需要選擇更低漏流、更大帶寬、更小雜散電容的707B系列矩陣開(kāi)關(guān),漏流低于100fA,支持4225-PMU脈沖信號(hào)切換。

矩陣開(kāi)關(guān)通道數(shù)的選擇需要根據(jù)陣列規(guī)模M x N,以及器件端口數(shù)決定。下圖是陣列測(cè)試組網(wǎng)示意圖,僅表示一種通用的連接形式,具體配置請(qǐng)和Tektronix技術(shù)專(zhuān)家溝通。

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圖5:三端結(jié)構(gòu)(例如:1T1R結(jié)構(gòu))。左端是儀器連接端,完成信號(hào)激勵(lì)和測(cè)量;圖中陣列的示意圖,WL端可以有DC和AC的激勵(lì)和測(cè)量。

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圖6:DC測(cè)試

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圖7:AC測(cè)試。脈沖Spike的參數(shù)化定義

軟件功能

軟件內(nèi)置I/V掃描特性功能,在選通待定器件后,在矩陣中自動(dòng)完成。考慮到Sneak Path的問(wèn)題,可以通過(guò)三端的方式將待測(cè)器件“隔離”,或者定制特殊的算法。

軟件內(nèi)置標(biāo)準(zhǔn)突觸特性測(cè)試,通過(guò)PMU進(jìn)行Reset/Set以及循環(huán),可以在脈沖后通過(guò)SMU進(jìn)行Read操作,準(zhǔn)確的測(cè)試阻變特性。

自定義波形

軟件特別開(kāi)發(fā)了脈沖調(diào)試功能,支持更加靈活的脈沖波形編輯和測(cè)量。可視化的界面中輸入的時(shí)序參數(shù)立刻可以仿真出來(lái),使用者可以避免制作錯(cuò)誤的脈沖參數(shù)導(dǎo)致器件的損壞;將波形導(dǎo)入測(cè)試程序后,可以定制Read電流的時(shí)間和頻次,從而快速反饋給用戶進(jìn)行脈沖波形參數(shù)的調(diào)優(yōu)。真正做到“ 所見(jiàn)即所得” 。K-pulse編輯KSF波形,+measure的時(shí)序;實(shí)時(shí)debug。

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圖8:K-pulse可視化脈沖編輯和自定義Read電流設(shè)置。

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圖9:Endurance測(cè)試,對(duì)Reset和Set兩種狀態(tài)分別測(cè)試Endurance

陣列Endurance測(cè)試,通過(guò) PMU循環(huán)進(jìn)行Set/ Reset和Read的操作,嚴(yán)格的進(jìn)行Endurance的測(cè)量。測(cè)量的時(shí)間和需要達(dá)到的Endurance的數(shù)量級(jí)成正比;例 如,MRAM Endurance測(cè)試循環(huán)在1015量級(jí),如果采用100ns Set/Reset周期,一個(gè)測(cè)試循環(huán)大致500ns,所以總共測(cè)試時(shí)間為15年!解決方案有更換AFG/AWG加快Set/Reset的脈沖寬度,可以達(dá)到100ps級(jí)別(根據(jù)具體器件的響應(yīng)時(shí)間決定)也可通過(guò)小規(guī)模的測(cè)試,對(duì)小樣本下的Endurance進(jìn)行外推,需要PMU有很高的Set/ Reset電壓精度和穩(wěn)定度以及SMU對(duì)Read電流的精度,有助于Endurance模型的準(zhǔn)確度。

陣列Retention測(cè)試,涉及到長(zhǎng)時(shí)間的周期或非周期的Read,timing參數(shù)和周期參數(shù)靈活多變。可以根據(jù)PMU和SMU的特性靈活調(diào)配Read的方式。

同樣,對(duì)于神經(jīng)突觸的特性測(cè)試(STP、STD、LTP、LTD、STDP等)由 timing參數(shù)和周期參數(shù)多變,在軟件提供標(biāo)準(zhǔn)的Pulse測(cè)試基礎(chǔ)上,需要定制開(kāi)發(fā)測(cè)試過(guò)程,以及最終的數(shù)據(jù)呈現(xiàn)方式。

工藝可靠性TDDB等,借助軟件標(biāo)準(zhǔn)的測(cè)試庫(kù),可以靈活的擴(kuò)展陣列可靠性的測(cè)試模塊。

器件及陣列測(cè)試集成開(kāi)發(fā)環(huán)境TMAS

為了降低神經(jīng)形態(tài)器件和陣列測(cè)試的復(fù)雜度,手動(dòng)測(cè)試對(duì)于精度的影響,以及提高測(cè)試效率和可重復(fù)性,Tektronix公司提供了統(tǒng)一的器件和陣列集成化測(cè)試平臺(tái)TMAS套件,包含ACS-BASIC和器件陣列測(cè)試模塊。

器件電特性參數(shù)表征

■陣列訓(xùn)練及部分推理

■開(kāi)放式平臺(tái),Python 腳本直寫(xiě)定制測(cè)試模塊

■豐富靈活的數(shù)據(jù)處理

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豐富的數(shù)據(jù)處理

小結(jié)

對(duì)于Tektronix/Keithley神經(jīng)形態(tài)陣列測(cè)試方案應(yīng)該具有一下特點(diǎn):

●測(cè)試解決方案應(yīng)具有靈活性和可擴(kuò)展性,以適應(yīng)同的網(wǎng)絡(luò)規(guī)模和設(shè)備架構(gòu),以及不同的測(cè)試功能和參數(shù)。

●測(cè)試解決方案應(yīng)準(zhǔn)確可靠,以捕獲憶阻器器件的細(xì)微動(dòng)態(tài)行為,例如納秒級(jí)脈沖響應(yīng)、亞皮安電流水平和隨機(jī)開(kāi)關(guān)現(xiàn)象。

●測(cè)試解決方案應(yīng)高效且用戶友好,以方便數(shù)據(jù)采集和分析,以及憶阻器器件和網(wǎng)絡(luò)的優(yōu)化和驗(yàn)證。

●易于開(kāi)發(fā)新的測(cè)量技術(shù)和模塊,以克服現(xiàn)有儀器的局限性。

未來(lái)希望能將測(cè)試解決方案與先進(jìn)的建模和仿真工具集成,以在不同的抽象和復(fù)雜程度上對(duì)憶阻器器件和網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行表征和評(píng)估, 探索 Memristor 器件和網(wǎng)絡(luò)在神經(jīng)形態(tài)計(jì)算中的潛在應(yīng)用和優(yōu)勢(shì),例如突觸可塑性、學(xué)習(xí)和記憶過(guò)程的仿真,以及復(fù)雜認(rèn)知功能和任務(wù)的實(shí)現(xiàn)。

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原文標(biāo)題:神經(jīng)形態(tài)計(jì)算器件和陣列測(cè)試解決方案

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    AI可以像人腦一樣運(yùn)作嗎?幾十年來(lái),研究人員一直在問(wèn)這個(gè)問(wèn)題,這個(gè)大家長(zhǎng)期求索的問(wèn)題引起了質(zhì)疑、嘲笑、輕蔑等不同態(tài)度。但是現(xiàn)在,神經(jīng)形態(tài)計(jì)算讓世界變得更美好的夢(mèng)想更近了一些。當(dāng)我們?cè)缴?..
    發(fā)表于 07-23 06:57

    神經(jīng)形態(tài)芯片越來(lái)越多地模擬大腦可塑性

    我們離逆向改造人類(lèi)大腦的可塑性還有多遠(yuǎn)?計(jì)算神經(jīng)科學(xué)和納米技術(shù)的最新研究表明,神經(jīng)形態(tài)芯片可以以更高的靈敏度讀取突觸連接復(fù)制人類(lèi)的“連接體”,即神經(jīng)
    發(fā)表于 04-16 15:01

    ADC/DAC精度計(jì)算器(ACCU)教程

    精度計(jì)算器(ACCU)的數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換器的應(yīng)用電路的設(shè)計(jì)和分析。它計(jì)算的數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換器的理想的直流精度。該方案是使用一臺(tái)HP ? 50G的計(jì)算器或免費(fèi)PC模擬器
    發(fā)表于 08-10 10:18 ?4759次閱讀
    ADC/DAC精度<b class='flag-5'>計(jì)算器</b>(ACCU)教程

    安捷倫射頻與微波器件測(cè)試解決方案

    射頻微波器件測(cè)試技術(shù)發(fā)展 Agilent 網(wǎng)絡(luò)儀產(chǎn)品:PNA-X,E5061B 頻率源測(cè)試技術(shù) 微波器件的系統(tǒng)級(jí)參數(shù)測(cè)試 熱點(diǎn)技術(shù)問(wèn)題的
    發(fā)表于 10-11 16:31 ?0次下載
    安捷倫射頻與微波<b class='flag-5'>器件</b><b class='flag-5'>測(cè)試</b><b class='flag-5'>解決方案</b>

    NE555電路外圍器件參數(shù)計(jì)算器V2.0 免費(fèi)綠色版

    NE555電路外圍器件參數(shù)計(jì)算器V2.0 免費(fèi)綠色版
    發(fā)表于 05-27 17:20 ?0次下載

    全球最大規(guī)模的神經(jīng)形態(tài)超級(jí)計(jì)算機(jī)近日正式開(kāi)機(jī)

    受歐盟人腦計(jì)劃支持的目前全球最大規(guī)模的神經(jīng)形態(tài)超級(jí)計(jì)算機(jī)近日正式開(kāi)機(jī)。
    的頭像 發(fā)表于 12-13 09:04 ?3334次閱讀

    利用測(cè)試夾具對(duì)功率半導(dǎo)體器件測(cè)試解決方案

    吉時(shí)利8010型大功率器件測(cè)試夾具與2651A以及2657A型大功率系統(tǒng)數(shù)字源表一起完善了功率半導(dǎo)體器件測(cè)試解決方案。圖1給出源測(cè)量單元(S
    發(fā)表于 08-21 13:49 ?2951次閱讀
    利用<b class='flag-5'>測(cè)試</b>夾具對(duì)功率半導(dǎo)體<b class='flag-5'>器件</b>的<b class='flag-5'>測(cè)試</b><b class='flag-5'>解決方案</b>

    神經(jīng)形態(tài)架構(gòu)在計(jì)算基礎(chǔ)架構(gòu)中的重要性分析

    Mead用晶體管電流模擬了神經(jīng)元離子流,并基于該思想提出了后來(lái)被稱(chēng)為神經(jīng)形態(tài)計(jì)算的方法。
    的頭像 發(fā)表于 01-19 11:06 ?2114次閱讀

    Gartner預(yù)測(cè):標(biāo)記神經(jīng)形態(tài)計(jì)算和DNA存儲(chǔ)時(shí)代很快到來(lái)

    “在未來(lái)十年中,將出現(xiàn)各種先進(jìn)的計(jì)算架構(gòu),” Plummer說(shuō)。“在短期內(nèi),此類(lèi)技術(shù)可能包括極端的并行性,片上深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)或神經(jīng)形態(tài)計(jì)算。從
    的頭像 發(fā)表于 11-11 14:49 ?1715次閱讀

    SuperFlash memBrain神經(jīng)形態(tài)存儲(chǔ)器解決方案

    存算一體(Computing-in-memory)技術(shù)有望消除在網(wǎng)絡(luò)邊緣進(jìn)行人工智能(AI)語(yǔ)音處理產(chǎn)生的大量數(shù)據(jù)通信瓶頸,但需要一種可同時(shí)進(jìn)行神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)計(jì)算和存儲(chǔ)權(quán)重的嵌入式內(nèi)存解決方案。今日
    發(fā)表于 03-02 09:21 ?534次閱讀

    神經(jīng)形態(tài)傳感改變計(jì)算機(jī)視覺(jué)焦點(diǎn)

    這項(xiàng)技術(shù)的創(chuàng)始人之一表示,基于攝像機(jī)的計(jì)算機(jī)視覺(jué)技術(shù)效率極低,促使人們需要替代解決方案計(jì)算機(jī)視覺(jué)是否會(huì)再次自我改造? 匹茲堡大學(xué)眼科教授、CMU 機(jī)器人研究所兼職教授 Ryad Benosman
    的頭像 發(fā)表于 07-20 18:12 ?1563次閱讀
    <b class='flag-5'>神經(jīng)</b><b class='flag-5'>形態(tài)</b>傳感改變<b class='flag-5'>計(jì)算</b>機(jī)視覺(jué)焦點(diǎn)
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