Club utilise des cookies et des technologies similaires pour faire fonctionner correctement le site web et vous fournir une meilleure expérience de navigation.
Ci-dessous vous pouvez choisir quels cookies vous souhaitez modifier :
Club utilise des cookies et des technologies similaires pour faire fonctionner correctement le site web et vous fournir une meilleure expérience de navigation.
Nous utilisons des cookies dans le but suivant :
Assurer le bon fonctionnement du site web, améliorer la sécurité et prévenir la fraude
Avoir un aperçu de l'utilisation du site web, afin d'améliorer son contenu et ses fonctionnalités
Pouvoir vous montrer les publicités les plus pertinentes sur des plateformes externes
Gestion des cookies
Club utilise des cookies et des technologies similaires pour faire fonctionner correctement le site web et vous fournir une meilleure expérience de navigation.
Ci-dessous vous pouvez choisir quels cookies vous souhaitez modifier :
Cookies techniques et fonctionnels
Ces cookies sont indispensables au bon fonctionnement du site internet et vous permettent par exemple de vous connecter. Vous ne pouvez pas désactiver ces cookies.
Cookies analytiques
Ces cookies collectent des informations anonymes sur l'utilisation de notre site web. De cette façon, nous pouvons mieux adapter le site web aux besoins des utilisateurs.
Cookies marketing
Ces cookies partagent votre comportement sur notre site web avec des parties externes, afin que vous puissiez voir des publicités plus pertinentes de Club sur des plateformes externes.
Une erreur est survenue, veuillez réessayer plus tard.
Il y a trop d’articles dans votre panier
Vous pouvez encoder maximum 250 articles dans votre panier en une fois. Supprimez certains articles de votre panier ou divisez votre commande en plusieurs commandes.
When comparing conventional computing architectures to the architectures of biological neural systems, we find several striking differences. Conventional computers use a low number of high performance computing elements that are programmed with algorithms to perform tasks in a time sequenced way; they are very successful in administrative applications, in scientific simulations, and in certain signal processing applications. However, the biological systems still significantly outperform conventional computers in perception tasks, sensory data processing and motory control. Biological systems use a completely dif- ferent computing paradigm: a massive network of simple processors that are (adaptively) interconnected and operate in parallel. Exactly this massively parallel processing seems the key aspect to their success. On the other hand the development of VLSI technologies provide us with technological means to implement very complicated systems on a silicon die. Especially analog VLSI circuits in standard digital technologies open the way for the implement at ion of massively parallel analog signal processing systems for sensory signal processing applications and for perception tasks. In chapter 1 the motivations behind the emergence of the analog VLSI of massively parallel systems is discussed in detail together with the capabilities and !imitations of VLSI technologies and the required research and developments. Analog parallel signal processing drives for the development of very com- pact, high speed and low power circuits. An important technologicallimitation in the reduction of the size of circuits and the improvement of the speed and power consumption performance is the device inaccuracies or device mismatch.