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智能物联网的存储器设计与实现电子书

随着物联网(IoT)技术不断发展并在一系列专业和消费产品应用中变得越来越普遍,工程师们在物联网硬件中设计新一代灵活、低成本、低功耗的嵌式存储器的需求越来越大。本书可以帮助他们满足这种需求。本书由存储器方面国际领先的专家和多项专利持有人共同撰写,使工程师能够快速了解物联网硬件中*的存储器实现方式。

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作       者:(美)贝蒂·普林斯(Betty Prince),(美)戴维·普林斯(David Prince)

出  版  社:机械工业出版社

出版时间:2019-10-01

字       数:21.8万

所属分类: 科技 > 计算机/网络 > 软件系统

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本书涵盖了一系列先的物联网嵌式存储器实现,阐述了用于物联网设备的超低功耗存储器,讲述了用于医疗电子等特殊应用的塑料电路和聚合物电路;探讨了具有嵌式存储器的微控制器,用于多种互联网设备的智能控制;详述了用铁电RAM(FeRAM)、电阻式RAM(RRAM)和磁阻式RAM(MRAM)技术制作神经形态存储器,用于收集、处理和表示物联网硬件生成的大量数据。本书还特别介绍了与互补金属氧化物半导体(CMOS)兼容的存储器技术,包括嵌式浮栅和电荷捕获EEPROM/闪存以及FeRAM、FeFET、MRAM和RRAM。<br/>【推荐语】<br/>随着物联网(IoT)技术不断发展并在一系列专业和消费产品应用中变得越来越普遍,工程师们在物联网硬件中设计新一代灵活、低成本、低功耗的嵌式存储器的需求越来越大。本书可以帮助他们满足这种需求。本书由存储器方面国际领先的专家和多项专利持有人共同撰写,使工程师能够快速了解物联网硬件中*的存储器实现方式。<br/>【作者】<br/>贝蒂·普林斯(Betty Prince),博士,在半导体行业有超过30年的经验,曾与德州仪器、飞利浦、摩托罗拉、R.C.A和Fairchild公司合作。她目前是美国得克萨斯州莱安德的国际存储器战略公司的的首席执行官。她拥有存储器、处理器和口设计方面的专利。 戴维·普林斯(David Prince),在过去18年一直致力于为美国得克萨斯州莱安德的国际存储器战略公司编写存储器报告。他拥有得克萨斯大学的计算机科学、物理和天文学学位。<br/>
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译者序

前言

第1章 智慧城市——智能物联网的原型

1.1 概述

1.2 智慧城市

1.3 智能商务——智慧城市的要素

1.4 智能住宅

1.5 人——智能互联家居的中心

1.6 智能个人交通

1.7 智能交通网络

1.8 智能能源网络

1.9 智能互联楼宇

1.10 想法

参考文献

第2章 智能物联网存储器应用

2.1 简介

2.2 各种非易失性嵌入式存储器特性的比较

2.3 支持能量采集、具有嵌入式存储器的超低功耗MCU电路

2.4 超低功耗电池供电的闪存MCU

2.5 使用新兴存储器实现非易失性逻辑的非易失性MCU

2.6 存储器传感器标签的通信协议

2.7 可穿戴医疗设备

2.8 低功耗电池供电的医疗设备和系统

2.9 汽车网络应用

2.10 智能电网和数码智能电表

2.11 消费者家庭系统和网络

2.12 具有嵌入式存储器的电机控制芯片

2.13 高级应用中的智能芯片卡

2.14 用于物联网的大数据服务器中存储器的层次结构分析

参考文献

第3章 用于智能物联网的嵌入式闪存和EEPROM

3.1 智能物联网eFlash和eEEPROM简介

3.2 用于物联网的单层多晶硅浮栅eFlash/EEPROM单元

3.3 使用多个单层多晶硅CMOS逻辑晶体管的嵌入式闪存单元

3.4 浮栅嵌入式闪存的分栅技术

3.5 堆叠闪存和处理器TSV集成

3.6 OTP/MTP嵌入式Flash单元和熔丝

3.7 具有堆叠栅极结构的双层多晶硅闪存

3.8 电荷捕获嵌入式闪存

3.9 分栅CT eFlash纳米晶体存储

3.10 新型嵌入式闪存

参考文献

第4章 薄膜聚合物和柔性存储器

4.1 概述

4.2 有机铁电存储器

4.3 聚合物铁电隧道结

4.4 具有柔性基板的聚合物电阻式RAM的类型和特性

4.5 柔性基片上的电荷捕获纳米粒子(NP)存储器

4.6 将常规存储器芯片转移到柔性基板上

参考文献

第5章 使用新兴NV存储器件的神经形态计算

5.1 神经形态系统中电阻式RAM和铁电RAM的概述

5.2 各种电阻式RAM用作神经形态系统中的突触

5.3 3D神经形态存储器

5.4 RRAM作为突触器件的建模和表征

5.5 脉冲神经网络、STDP、增强和抑制

5.6 使用铁电RAM技术的神经网络系统

5.7 使用相变存储器的早期神经形态计算机

5.8 神经形态系统设计和应用中的电阻式RAM

5.9 使用聚合物和柔性存储器的神经形态存储器

参考文献

第6章 大数据搜索引擎和深度计算机

6.1 大数据搜索引擎和深度计算机概述

6.2 使用各种新兴非易失性存储器制作的内容可寻址存储器

6.3 大型搜索引擎和人工神经网络的构成

6.4 深度学习系统中的存储器问题

6.5 物联网的深度神经网络

参考文献

第7章 物联网安全问题中的存储器

7.1 物联网安全问题中的存储器简介

7.2 用作物理不可克隆功能的存储器

7.3 基于片上存储器的安全系统

参考文献

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