书籍详情
智能物联网的存储器设计与实现
作者：（美）贝蒂·普林斯
出版社：机械工业出版社
出版时间：2019-11-01
ISBN：9787111637189
定价：¥99.00
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内容简介
本书涵盖了一系列先进的物联网嵌入式存储器实现，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；探讨了具有嵌入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，包括嵌入式浮栅和电荷捕获EEPROM/闪存以及FeRAM、FeFET、MRAM和RRAM。
作者简介
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、处理器和接口设计方面的专利。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。
目录
译者序
前言
第1章 智慧城市—智能物联网的原型 1
1.1 概述 1
1.2 智慧城市 1
1.3 智能商务—智慧城市的要素 2
1.3.1 智能库存控制 2
1.3.2 智能配送 3
1.3.3 利用人工智能进行智能营销 3
1.4 智能住宅 3
1.5 人—智能互联家居的中心 4
1.5.1 可穿戴电子产品 4
1.5.2 控制电子设备 5
1.6 智能个人交通 5
1.6.1 智能汽车概述 5
1.6.2 驾驶辅助系统 5
1.6.3 发动机处理器 6
1.6.4 车身处理器 7
1.6.5 信息娱乐处理器 7
1.6.6 自动驾驶汽车 7
1.7 智能交通网络 7
1.7.1 智能公共运输网络 7
1.7.2 个人汽车交通管理 8
1.7.3 智能高速公路 8
1.8 智能能源网络 9
1.8.1 智能电表 9
1.8.2 智能电网 9
1.9 智能互联楼宇 10
1.9.1 智能办公楼 10
1.9.2 智能工厂 11
1.9.3 智能医院 11
1.9.4 智能公共建筑 12
1.10 想法 12
参考文献 12
第2章 智能物联网存储器应用 14
2.1 简介 14
2.2 各种非易失性嵌入式存储器特性的比较 15
2.2.1 嵌入式EEPROM、闪存和熔丝器件 15
2.2.2 嵌入式新兴存储器在MCU中的应用 16
2.2.3 嵌入式非易失性存储器在各种应用中的必要属性 17
2.3 支持能量采集、具有嵌入式存储器的超低功耗MCU电路 19
2.3.1 采用能量采集的超低功耗MCU简介 19
2.3.2 支持能量采集、具有嵌入式闪存的超低功耗MCU 20
2.3.3 支持能量采集、具有嵌入式FeRAM存储器的超低功耗MCU 20
2.3.4 支持能量采集、具有嵌入式RRAM存储器的超低功耗MCU 21
2.3.5 支持能量采集电源管理的超低功耗MCU 22
2.4 超低功耗电池供电的闪存MCU 22
2.4.1 超低功耗电池供电的闪存MCU简介 22
2.4.2 具有嵌入式闪存的超低功耗电池供电的闪存MCU 23
2.4.3 具有嵌入式RRAM的超低功耗电池供电MCU 23
2.4.4 具有嵌入式FeRAM的超低功耗电池供电MCU 24
2.5 使用新兴存储器实现非易失性逻辑的非易失性MCU 26
2.5.1 使用FeRAM的非易失性逻辑阵列 26
2.5.2 使用MTJ MRAM的非易失性逻辑阵列 28
2.5.3 用于非易失性逻辑阵列的RRAM处理器 30
2.6 存储器传感器标签的通信协议 34
2.6.1 射频识别标签 34
2.6.2 近场通信 34
2.6.3 基于蓝牙的信标和传感器节点 36
2.6.4 具有Wi-Fi的物联网设备 38
2.6.5 具有USB连接功能的物联网设备 39
2.6.6 单线连接 40
2.6.7 ZigBee接口 40
2.6.8 ANT接口 40
2.7 可穿戴医疗设备 40
2.7.1 可穿戴医疗设备概述 40
2.7.2 使用FeRAM存储器的微型助听器 41
2.7.3 使用CB-RAM存储器的人体传感器节点平台 41
2.7.4 以存储为主使用MRAM的医疗保健系统 42
2.7.5 具有NFC和嵌入式eFeRAM存储器的可穿戴生物监测 42
2.7.6 使用FeRAM并配备ECG处理器的可穿戴医疗保健系统 43
2.8 低功耗电池供电的医疗设备和系统 45
2.8.1 低功耗电池供电医疗设备概述 45
2.8.2 使用eFlash的低功耗电池供电医疗设备 45
2.8.3 使用嵌入式新兴存储器的低功耗电池供电医疗设备 48
2.8.4 医疗系统的安全性 49
2.9 汽车网络应用 50
2.9.1 汽车应用概述 50
2.9.2 早期的高级汽车驾驶员辅助系统 52
2.9.3 近的高级驾驶员辅助系统 54
2.9.4 汽车导航和定位 54
2.9.5 发动机盖下的应用 55
2.9.6 用于发动机盖下应用的MONOS存储器 56
2.9.7 汽车信息娱乐系统 57
2.9.8 安全汽车 57
2.9.9 汽车车身处理器 58
2.10 智能电网和数码智能电表 58
2.10.1 智能电表市场概述 58
2.10.2 具有嵌入式闪存的智能电表芯片 58
2.10.3 具有大容量嵌入式闪存的智能电表芯片 58
2.11 消费者家庭系统和网络 61
2.11.1 远程控制 61
2.11.2 环境传感器 62
2.11.3 家庭网络系统 62
2.12 具有嵌入式存储器的电机控制芯片 62
2.12.1 使用嵌入式存储器的小型系统电机控制 62
2.12.2 使用嵌入式MONOS存储器的多电机控制 63
2.12.3 使用嵌入式NV FeRAM的电机控制 63
2.13 高级应用中的智能芯片卡 63
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 64
参考文献 66
第3章 用于智能物联网的嵌入式闪存和EEPROM 73
3.1 智能物联网eFlash和eEEPROM简介 73
3.1.1 智能物联网eFlash和eEEPROM 73
3.1.2 物联网中嵌入式闪存的应用需求 74
3.2 用于物联网的单层多晶硅浮栅eFlash/EEPROM单元 75
3.2.1 物联网应用中的单层多晶硅浮栅eFlash/EEPROM概述 75
3.2.2 早期的单层多晶硅浮栅EEPROM 75
3.2.3 用于特殊应用的单层多晶硅EEPROM单元 79
3.2.4 多次可编程单层多晶硅嵌入式非易失性存储器 81
3.2.5 近的单层多晶硅全CMOS嵌入式EEPROM器件 85
3.2.6 高压CMOS中的单层多晶硅eNVM 87
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 88
3.4 浮栅嵌入式闪存的分栅技术 92
3.4.1 早期的分栅嵌入式闪存浮栅技术 92
3.4.2 分栅存储器的发布、外设和特定应用的浮栅分栅存储器 96
3.4.3 小于50nm的先进分栅浮栅技术 102
3.5 堆叠闪存和处理器TSV集成 104
3.6 OTP/MTP嵌入式Flash单元和熔丝 104
3.7 具有堆叠栅极结构的双层多晶硅闪存 106
3.8 电荷捕获嵌入式闪存 109
3.8.1 早期的嵌入式电荷捕获存储器概述 109
3.8.2 嵌入式40nm电荷捕获（MONOS）闪存MCU 111
3.8.3 嵌入式28nm电荷捕获（MONOS）闪存MCU 113
3.8.4 嵌入式应用的专用1T-MONOS 闪存宏 115
3.8.5 FinFET SG-MONOS 116
3.8.6 嵌入式电荷捕获（SONOS）NOR闪存 117
3.8.7 高压CMOS中的嵌入式2TSONOS NVM 119
3.8.8 自对准氮化逻辑NVM 120
3.8.9 p沟道SONOS嵌入式闪存 121
3.8.10 低能耗应用中的电荷捕获嵌入式闪存 122
3.8.11 DT BE-SONOS性能的阻挡氧化物和隧道氧化物 122
3.8.12 新型嵌入式电荷捕获存储器 123
3.9 分栅CT eFlash纳米晶体存储 127
3.10 新型嵌入式闪存 129
参考文献 130
第4章 薄膜聚合物和柔性存储器 136
4.1 概述 136
4.2 有机铁电存储器 136
4.2.1 有机铁电存储器的特性和特点 136
4.2.2 可印刷铁电嵌入式存储器 140
4.2.3 薄膜铁电存储器的物联网应用 144
4.3 聚合物铁电隧道结 145
4.4 具有柔性基板的聚合物电阻式RAM的类型和特性 146
4.4.1 具有柔性基板的聚合物电阻式RAM概述 146
4.4.2 基于聚对二甲苯-C的电阻式RAM 146
4.4.3 Cu原子开关 147
4.4.4 柔性基板上的无机薄膜电阻式RAM 150
4.4.5 IZO和IGZO电阻式RAM存储器 152
4.4.6 具有柔性基板的其他聚合物电阻式RAM 153
4.5 柔性基片上的电荷捕获纳米粒子（NP）存储器 159
4.5.1 柔性基片上的电荷捕获NP存储器概述 159
4.5.2 具有柔性衬底的碳纳米管电荷捕获存储器 159
4.5.3 喷墨印刷纳米粒子存储器 160
4.5.4 柔性基板上的其他纳米粒子电荷捕获存储器 161
4.6 将常规存储器芯片转移到柔性基板上 163
4.6.1 使用SOI基片转移硅片 164
4.6.2 使用底层空腔创建薄芯片 165
4.6.3 用于在柔性基板上组装硅芯片的扇出型晶圆级封装 166
参考文献 170
第5章 使用新兴NV存储器件的神经形态计算 175
5.1 神经形态系统中电阻式RAM和铁电RAM的概述 175
5.2 各种电阻式RAM用作神经形态系统中的突触 175
5.2.1 金属氧化物电阻式RAM作为突触 175
5.2.2 导电桥RRAM作为突触 178
5.2.3 相变存储器作为突触 179
5.2.4 PCMO RRAM作为突触 179
5.2.5 可同时增强和抑制的RRAM 180
5.2.6 其他具有模拟特性的非易失性存储器 181
5.3 3D神经形态存储器 182
5.3.1 作为密集TSV 3D结构的神经形态架构 182
5.3.2 3D垂直RRAM作为连接神经元的突触 182
5.4 RRAM作为突触器件的建模和表征 186
5.5 脉冲神经网络、STDP、增强和抑制 187
5.5.1 脉冲神经网络简介 187
5.5.2 混合RRAM/CMOS STDP神经形态系统 187
5.5.3 记忆突触和神经元系统 191
5.5.4 新型RRAM突触的应用 193
5.6 使用铁电RAM技术的神经网络系统 195
5.6.1 使用铁电存储器突触的神经网络电路 195
5.6.2 在神经网络电路中使用FeMEM 196
5.6.3 神经形态电路中的铁电隧道结 197
5.7 使用相变存储器的早期神经形态计算机 198
5.8 神经形态系统设计和应用中的电阻式RAM 201
5.8.1 用于神经形态计算的突触器件的设计 201
5.8.2 在各种神经形态计算应用中使用RRAM 202
5.8.3 用于神经形态计算的大型RRAM阵列设计 202
5.8.4 RRAM相对于SRAM交叉阵列在矩阵乘法中的优势 204
5.9 使用聚合物和柔性存储器的神经形态存储器 204
参考文献 207
第6章 大数据搜索引擎和深度计算机 210
6.1 大数据搜索引擎和深度计算机概述 210
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 210
6.2.1 使用电阻式RAM的三元CAM 211
6.2.2 使用磁存储器制作的CAM 212
6.2.3 使用其他新兴存储器的CAM 214
6.3 大型搜索引擎和人工神经网络的构成 214
6.3.1 使用RRAM的大型搜索引擎的查找表 214
6.3.2 使用STT MRAM的大型人工神经网络 216
6.4 深度学习系统中的存储器问题 218
6.4.1 SRAM和RRAM突触阵列的分区问题 218
6.4.2 极限学习机架构的RRAM可变性问题 220
6.4.3 受限玻耳兹曼机中RRAM存储器的问题 220
6.4.4 使用存储器突触的大型神经网络 222
6.5 物联网的深度神经网络 225
6.5.1 物联网深层神经网络的类型 225
6.5.2 含噪声数据的深度神经网络 226
6.5.3 用于语音和视觉识别的深度神经网络 227
6.5.4 其他应用的深度神经网络 231
参考文献 232
第7章 物联网安全问题中的存储器 234
7.1 物联网安全问题中的存储器简介 234
7.2 用作物理不可克隆功能的存储器 234
7.2.1 RRAM用于物理不可克隆功能 235
7.2.2 用作物理不可克隆功能的MRAM 241
7.2.3 用作物理不可克隆功能的闪存 244
7.2.4 用作物理不可克隆功能的其他存储器 244
7.3 基于片上存储器的安全系统 245
7.3.1 片上安全系统简介 245
7.3.2 物理安全密钥和TAG的存储 245
7.3.3 安全系统中的人脸和特征检测 247
7.3.4 嵌入式系统的安全性 248
参考文献 248
前言
第1章 智慧城市—智能物联网的原型 1
1.1 概述 1
1.2 智慧城市 1
1.3 智能商务—智慧城市的要素 2
1.3.1 智能库存控制 2
1.3.2 智能配送 3
1.3.3 利用人工智能进行智能营销 3
1.4 智能住宅 3
1.5 人—智能互联家居的中心 4
1.5.1 可穿戴电子产品 4
1.5.2 控制电子设备 5
1.6 智能个人交通 5
1.6.1 智能汽车概述 5
1.6.2 驾驶辅助系统 5
1.6.3 发动机处理器 6
1.6.4 车身处理器 7
1.6.5 信息娱乐处理器 7
1.6.6 自动驾驶汽车 7
1.7 智能交通网络 7
1.7.1 智能公共运输网络 7
1.7.2 个人汽车交通管理 8
1.7.3 智能高速公路 8
1.8 智能能源网络 9
1.8.1 智能电表 9
1.8.2 智能电网 9
1.9 智能互联楼宇 10
1.9.1 智能办公楼 10
1.9.2 智能工厂 11
1.9.3 智能医院 11
1.9.4 智能公共建筑 12
1.10 想法 12
参考文献 12
第2章 智能物联网存储器应用 14
2.1 简介 14
2.2 各种非易失性嵌入式存储器特性的比较 15
2.2.1 嵌入式EEPROM、闪存和熔丝器件 15
2.2.2 嵌入式新兴存储器在MCU中的应用 16
2.2.3 嵌入式非易失性存储器在各种应用中的必要属性 17
2.3 支持能量采集、具有嵌入式存储器的超低功耗MCU电路 19
2.3.1 采用能量采集的超低功耗MCU简介 19
2.3.2 支持能量采集、具有嵌入式闪存的超低功耗MCU 20
2.3.3 支持能量采集、具有嵌入式FeRAM存储器的超低功耗MCU 20
2.3.4 支持能量采集、具有嵌入式RRAM存储器的超低功耗MCU 21
2.3.5 支持能量采集电源管理的超低功耗MCU 22
2.4 超低功耗电池供电的闪存MCU 22
2.4.1 超低功耗电池供电的闪存MCU简介 22
2.4.2 具有嵌入式闪存的超低功耗电池供电的闪存MCU 23
2.4.3 具有嵌入式RRAM的超低功耗电池供电MCU 23
2.4.4 具有嵌入式FeRAM的超低功耗电池供电MCU 24
2.5 使用新兴存储器实现非易失性逻辑的非易失性MCU 26
2.5.1 使用FeRAM的非易失性逻辑阵列 26
2.5.2 使用MTJ MRAM的非易失性逻辑阵列 28
2.5.3 用于非易失性逻辑阵列的RRAM处理器 30
2.6 存储器传感器标签的通信协议 34
2.6.1 射频识别标签 34
2.6.2 近场通信 34
2.6.3 基于蓝牙的信标和传感器节点 36
2.6.4 具有Wi-Fi的物联网设备 38
2.6.5 具有USB连接功能的物联网设备 39
2.6.6 单线连接 40
2.6.7 ZigBee接口 40
2.6.8 ANT接口 40
2.7 可穿戴医疗设备 40
2.7.1 可穿戴医疗设备概述 40
2.7.2 使用FeRAM存储器的微型助听器 41
2.7.3 使用CB-RAM存储器的人体传感器节点平台 41
2.7.4 以存储为主使用MRAM的医疗保健系统 42
2.7.5 具有NFC和嵌入式eFeRAM存储器的可穿戴生物监测 42
2.7.6 使用FeRAM并配备ECG处理器的可穿戴医疗保健系统 43
2.8 低功耗电池供电的医疗设备和系统 45
2.8.1 低功耗电池供电医疗设备概述 45
2.8.2 使用eFlash的低功耗电池供电医疗设备 45
2.8.3 使用嵌入式新兴存储器的低功耗电池供电医疗设备 48
2.8.4 医疗系统的安全性 49
2.9 汽车网络应用 50
2.9.1 汽车应用概述 50
2.9.2 早期的高级汽车驾驶员辅助系统 52
2.9.3 近的高级驾驶员辅助系统 54
2.9.4 汽车导航和定位 54
2.9.5 发动机盖下的应用 55
2.9.6 用于发动机盖下应用的MONOS存储器 56
2.9.7 汽车信息娱乐系统 57
2.9.8 安全汽车 57
2.9.9 汽车车身处理器 58
2.10 智能电网和数码智能电表 58
2.10.1 智能电表市场概述 58
2.10.2 具有嵌入式闪存的智能电表芯片 58
2.10.3 具有大容量嵌入式闪存的智能电表芯片 58
2.11 消费者家庭系统和网络 61
2.11.1 远程控制 61
2.11.2 环境传感器 62
2.11.3 家庭网络系统 62
2.12 具有嵌入式存储器的电机控制芯片 62
2.12.1 使用嵌入式存储器的小型系统电机控制 62
2.12.2 使用嵌入式MONOS存储器的多电机控制 63
2.12.3 使用嵌入式NV FeRAM的电机控制 63
2.13 高级应用中的智能芯片卡 63
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 64
参考文献 66
第3章 用于智能物联网的嵌入式闪存和EEPROM 73
3.1 智能物联网eFlash和eEEPROM简介 73
3.1.1 智能物联网eFlash和eEEPROM 73
3.1.2 物联网中嵌入式闪存的应用需求 74
3.2 用于物联网的单层多晶硅浮栅eFlash/EEPROM单元 75
3.2.1 物联网应用中的单层多晶硅浮栅eFlash/EEPROM概述 75
3.2.2 早期的单层多晶硅浮栅EEPROM 75
3.2.3 用于特殊应用的单层多晶硅EEPROM单元 79
3.2.4 多次可编程单层多晶硅嵌入式非易失性存储器 81
3.2.5 近的单层多晶硅全CMOS嵌入式EEPROM器件 85
3.2.6 高压CMOS中的单层多晶硅eNVM 87
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 88
3.4 浮栅嵌入式闪存的分栅技术 92
3.4.1 早期的分栅嵌入式闪存浮栅技术 92
3.4.2 分栅存储器的发布、外设和特定应用的浮栅分栅存储器 96
3.4.3 小于50nm的先进分栅浮栅技术 102
3.5 堆叠闪存和处理器TSV集成 104
3.6 OTP/MTP嵌入式Flash单元和熔丝 104
3.7 具有堆叠栅极结构的双层多晶硅闪存 106
3.8 电荷捕获嵌入式闪存 109
3.8.1 早期的嵌入式电荷捕获存储器概述 109
3.8.2 嵌入式40nm电荷捕获（MONOS）闪存MCU 111
3.8.3 嵌入式28nm电荷捕获（MONOS）闪存MCU 113
3.8.4 嵌入式应用的专用1T-MONOS 闪存宏 115
3.8.5 FinFET SG-MONOS 116
3.8.6 嵌入式电荷捕获（SONOS）NOR闪存 117
3.8.7 高压CMOS中的嵌入式2TSONOS NVM 119
3.8.8 自对准氮化逻辑NVM 120
3.8.9 p沟道SONOS嵌入式闪存 121
3.8.10 低能耗应用中的电荷捕获嵌入式闪存 122
3.8.11 DT BE-SONOS性能的阻挡氧化物和隧道氧化物 122
3.8.12 新型嵌入式电荷捕获存储器 123
3.9 分栅CT eFlash纳米晶体存储 127
3.10 新型嵌入式闪存 129
参考文献 130
第4章 薄膜聚合物和柔性存储器 136
4.1 概述 136
4.2 有机铁电存储器 136
4.2.1 有机铁电存储器的特性和特点 136
4.2.2 可印刷铁电嵌入式存储器 140
4.2.3 薄膜铁电存储器的物联网应用 144
4.3 聚合物铁电隧道结 145
4.4 具有柔性基板的聚合物电阻式RAM的类型和特性 146
4.4.1 具有柔性基板的聚合物电阻式RAM概述 146
4.4.2 基于聚对二甲苯-C的电阻式RAM 146
4.4.3 Cu原子开关 147
4.4.4 柔性基板上的无机薄膜电阻式RAM 150
4.4.5 IZO和IGZO电阻式RAM存储器 152
4.4.6 具有柔性基板的其他聚合物电阻式RAM 153
4.5 柔性基片上的电荷捕获纳米粒子（NP）存储器 159
4.5.1 柔性基片上的电荷捕获NP存储器概述 159
4.5.2 具有柔性衬底的碳纳米管电荷捕获存储器 159
4.5.3 喷墨印刷纳米粒子存储器 160
4.5.4 柔性基板上的其他纳米粒子电荷捕获存储器 161
4.6 将常规存储器芯片转移到柔性基板上 163
4.6.1 使用SOI基片转移硅片 164
4.6.2 使用底层空腔创建薄芯片 165
4.6.3 用于在柔性基板上组装硅芯片的扇出型晶圆级封装 166
参考文献 170
第5章 使用新兴NV存储器件的神经形态计算 175
5.1 神经形态系统中电阻式RAM和铁电RAM的概述 175
5.2 各种电阻式RAM用作神经形态系统中的突触 175
5.2.1 金属氧化物电阻式RAM作为突触 175
5.2.2 导电桥RRAM作为突触 178
5.2.3 相变存储器作为突触 179
5.2.4 PCMO RRAM作为突触 179
5.2.5 可同时增强和抑制的RRAM 180
5.2.6 其他具有模拟特性的非易失性存储器 181
5.3 3D神经形态存储器 182
5.3.1 作为密集TSV 3D结构的神经形态架构 182
5.3.2 3D垂直RRAM作为连接神经元的突触 182
5.4 RRAM作为突触器件的建模和表征 186
5.5 脉冲神经网络、STDP、增强和抑制 187
5.5.1 脉冲神经网络简介 187
5.5.2 混合RRAM/CMOS STDP神经形态系统 187
5.5.3 记忆突触和神经元系统 191
5.5.4 新型RRAM突触的应用 193
5.6 使用铁电RAM技术的神经网络系统 195
5.6.1 使用铁电存储器突触的神经网络电路 195
5.6.2 在神经网络电路中使用FeMEM 196
5.6.3 神经形态电路中的铁电隧道结 197
5.7 使用相变存储器的早期神经形态计算机 198
5.8 神经形态系统设计和应用中的电阻式RAM 201
5.8.1 用于神经形态计算的突触器件的设计 201
5.8.2 在各种神经形态计算应用中使用RRAM 202
5.8.3 用于神经形态计算的大型RRAM阵列设计 202
5.8.4 RRAM相对于SRAM交叉阵列在矩阵乘法中的优势 204
5.9 使用聚合物和柔性存储器的神经形态存储器 204
参考文献 207
第6章 大数据搜索引擎和深度计算机 210
6.1 大数据搜索引擎和深度计算机概述 210
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 210
6.2.1 使用电阻式RAM的三元CAM 211
6.2.2 使用磁存储器制作的CAM 212
6.2.3 使用其他新兴存储器的CAM 214
6.3 大型搜索引擎和人工神经网络的构成 214
6.3.1 使用RRAM的大型搜索引擎的查找表 214
6.3.2 使用STT MRAM的大型人工神经网络 216
6.4 深度学习系统中的存储器问题 218
6.4.1 SRAM和RRAM突触阵列的分区问题 218
6.4.2 极限学习机架构的RRAM可变性问题 220
6.4.3 受限玻耳兹曼机中RRAM存储器的问题 220
6.4.4 使用存储器突触的大型神经网络 222
6.5 物联网的深度神经网络 225
6.5.1 物联网深层神经网络的类型 225
6.5.2 含噪声数据的深度神经网络 226
6.5.3 用于语音和视觉识别的深度神经网络 227
6.5.4 其他应用的深度神经网络 231
参考文献 232
第7章 物联网安全问题中的存储器 234
7.1 物联网安全问题中的存储器简介 234
7.2 用作物理不可克隆功能的存储器 234
7.2.1 RRAM用于物理不可克隆功能 235
7.2.2 用作物理不可克隆功能的MRAM 241
7.2.3 用作物理不可克隆功能的闪存 244
7.2.4 用作物理不可克隆功能的其他存储器 244
7.3 基于片上存储器的安全系统 245
7.3.1 片上安全系统简介 245
7.3.2 物理安全密钥和TAG的存储 245
7.3.3 安全系统中的人脸和特征检测 247
7.3.4 嵌入式系统的安全性 248
参考文献 248
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