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龙图腾网获悉硅存储技术股份有限公司申请的专利用于在深度学习人工神经网络中转换神经元电流的系统获国家发明授权专利权，本发明授权专利权由国家知识产权局授予，授权公告号为：CN113302629B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-08-19发布的发明授权授权公告中获悉：该发明授权的专利申请号/专利号为：201980089071.4，技术领域涉及：G06N3/063；该发明授权用于在深度学习人工神经网络中转换神经元电流的系统是由H·V·特兰;V·蒂瓦里;M·雷顿;N·多设计研发完成，并于2019-09-06向国家知识产权局提交的专利申请。

本用于在深度学习人工神经网络中转换神经元电流的系统在说明书摘要公布了：本发明公开了多个实施方案，用于将由矢量‑矩阵乘法VMM阵列输出的神经元电流转换成基于神经元电流的时间脉冲，并将此类脉冲用作输入提供给人工神经网络内的另一VMM阵列。本发明公开了多个实施方案，用于在该VMM阵列需要模拟输入的情况下将该基于神经元电流的时间脉冲转换成模拟电流或电压值。

本发明授权用于在深度学习人工神经网络中转换神经元电流的系统在权利要求书中公布了：1.一种矢量-矩阵乘法系统，包括： 非易失性存储器单元的阵列，所述非易失性存储器单元的阵列按行和列布置； 输入块，所述输入块耦接到所述阵列，以用于接收一个或多个输入脉冲，将所述一个或多个输入脉冲转换成模拟电压，以及在矢量-矩阵乘法器操作期间将所述模拟电压施加到所述阵列中的非易失性存储器单元行的字线或控制栅线；和 输出块，所述输出块耦接到所述阵列，以用于响应于在所述矢量-矩阵乘法器操作期间由所述阵列汲取的神经元电流而生成宽度变化的数字脉冲， 其中所述数字脉冲的宽度与所述神经元电流成正比地变化； 所述输出块包括： 第一运算放大器，所述第一运算放大器包括反相输入端子、非反相输入端子和输出端子； 参考电流源，所述参考电流源用于在输出处生成参考电流； 第一开关，所述第一开关将所述参考电流源的所述输出选择性地耦接到所述第一运算放大器的所述反相输入端子； 第二开关，所述第二开关将所述神经元电流选择性地耦接到所述第一运算放大器的所述反相输入端子； 电容器，所述电容器耦接在所述第一运算放大器的所述反相输入端子与所述第一运算放大器的所述输出端子之间； 第三开关，所述第三开关选择性地耦接所述第一运算放大器的所述反相输入端子和所述第一运算放大器的所述输出端子；和 第二运算放大器，所述第二运算放大器包括耦合到所述第一运算放大器的所述输出的非反相输入端子、反相输入端子，以及用于响应于所述神经元电流而生成数字脉冲的输出端子。

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