已經跟呼吸一樣重要的網路和手機論文書籍站
國立交通大學 電子研究所 簡昭欣所指導 周鈺哲的 電荷捕捉憶阻式鍺電晶體作為突觸元件應用於類神經運算之研究 （2020），提出Sonos Play:1關鍵因素是什麼，來自於鍺、介電材料、神經網路硬體、類比記憶體、人工智慧、金氧半場效電晶體、半導體記憶體、類神經運算、突觸元件、高介電係數材料。
而第二篇論文國立交通大學 電子研究所 簡昭欣所指導 鍾宛萱的 以鈦摻雜二氧化鉿與氧化鋁作為閘極介電層之鍺基板上憶阻式類神經電晶體應用於神經網路加速之研究 （2020），提出因為有 憶阻式類神經電晶體、神經網路加速、鈦摻雜二氧化鉿、氧化鋁、鍺基板的重點而找出了 Sonos Play:1的解答。
Sonos Play:1進入發燒排行的影片
Sonos Roam, Sonos’ very first ultra-portable speaker, which according to Sonos, will give us the same amazing audio quality that Sonos is known for but in a smaller and portable form factor.
In this video, I will share with you everything that you need to know about the Sonos Roam after using it for close to a month and I will give you a definite answer on who is the speaker for and whether or not it is worth it.
If you find this video helpful and would love to watch more, you can SUBSCRIBE here:
https://bit.ly/2HqeKrW
Timecodes:
00:00 - Intro
00:49 - Unboxing
01:28 - Build Quality
03:42 - Hardware
04:24 - Connectivity
05:53 - Control Buttons
06:34 - Setup
07:10 - Sound Quality
07:43 - Battery Life
08:33 - Drawbacks
09:03 - Conclusion
Get the Sonos Roam At The Link Below:-
https://trysonos.my/products/sonos-roam
???My Desk Setup 2020
https://youtu.be/xK1QUClu-V0
Check out my other reviews on SONOS products:
Sonos Five - https://youtu.be/x54gdhbTHek
Sonos Move - https://youtu.be/-r1FjZ13kgE
Sonos Arc - https://youtu.be/t9R1BbhBo9E
Sonos Play 1 - https://youtu.be/WaVM7V8ZpL8
Or check out my entire SPEAKERS playlist!
https://youtube.com/playlist?list=PLn02abmm5Ra6mCZMPkf1xurxYgPerr0RU
Sonos Roam - Sonos’ Ultra-Portable Speaker! Small, Smart and Seamless Experience!
Sonos Roam: Sonos’ First Ultra-Portable Speaker! Powerful addition to Sonos Ecosystem!
Sonos Roam: Ultra-Portable Smart Speaker! Small, Smart & Super Powerful!
Best Bluetooth Speaks For Under $200 (rm1099) ? | Sonos Roam
---
ABOUT ME:
Hey you! Thanks for checking out Adam Lobo TV on YouTube!
My name is Adam Lobo, I'm a Tech YouTuber from Kuala Lumpur, Malaysia, who creates high-quality tech reviews on YouTube, Instagram & Facebook and I am currently the only Malaysian Tech YouTuber who produces 6K Resolution content.
My passion is to help everyone to make a purchase decision with all the tech items I get my hands on, where you'll find weekly smartphones, tablets, audio, smart home and other cool tech related videos as well. I produce these videos at least twice a week so do consider subscribing to my channel.
Find me at these Social Media Platforms:
YouTube (Adam Lobo TV) - https://www.youtube.com/c/adamlobotv/
Facebook (Adam Lobo TV) - https://www.facebook.com/adamlobotv/
Instagram (@adamlob0) - https://www.instagram.com/adamlob0/
Twitter (@adam_lob0) - https://twitter.com/adam_lobo
Website (Adam Lobo TV) - https://adamlobo.tv/
#adamlobotv #SonosRoam #SonosMalaysia
電荷捕捉憶阻式鍺電晶體作為突觸元件應用於類神經運算之研究
為了解決Sonos Play:1 的問題，作者周鈺哲 這樣論述：
在此篇博士論文中，我們以電荷捕捉憶阻式鍺電晶體作為突觸元件應用於神經網路硬體加速作為研究主題。我們在鍺基板上堆疊不同能隙的高介電係數材料進行能帶工程製作出電荷捕捉憶阻式電晶體，並且探討不同閘極堆疊對其記憶體電特性以及突觸元件特性之影響。我們也製作出由荷捕捉憶阻式鍺電晶體組成之2×2突觸陣列，驗證其操作特性並且比較不同閘極堆疊與理想行為之偏差。最後我們使用NeuroSim模擬器搭配多層感知器或卷積神經網路進行使用突觸元件加速圖形辨識之模擬。在本論文的第一部分，我們使用二氧化鉿做為電荷捕捉層並且探討使用不同的原子層沉積方式所沉積之氧化鋁作為閘極堆疊的穿隧層與阻擋層對於記憶體電特性的影響，透過X射
線光電子能譜儀分析其能帶結構以了解其對記憶體電特性之影響。透過使用電將增強氧化鋁作為穿隧層與阻擋層可以增加氧化鋁之能隙，藉此同時提升平帶電壓偏移與儲存時間。再來我們透過改變閘極堆疊結構進一步提升氧化鋁/二氧化鉿閘極堆疊電荷儲存電容之記憶體電特性。透過使用雙層捕捉層結構可以在不增加等效氧化物厚度的前提下同時提升記憶窗口與資料保存。本論文的第二部分，我們根據第一部分的結果使用電漿增強原子層沉積方式沉積之氧化鋁作為穿隧層和阻擋層，探討使用不同的原子層沉積方式所沉積之二氧化鋯作為電荷捕捉層對於記憶體電特性的影響。我們使用X射線光電子能譜儀分析其能帶結構並且發現傳統熱原子層沉積系統所沉積之二氧化鋯有較小
的能隙。透過X射線繞射儀分析發現傳統熱原子層沉積系統所沉積之二氧化鋯主要由正立方結構組成，因此有較大的平帶電壓偏移與儲存時間。本論文的第三部分，我們使用透過在二氧化鉿之中摻雜鈦元素增加二氧化鉿與氧化鋁之導帶差。再利用儲存時間之變溫量測得到電荷井密度於能帶之分布關係用以了解摻雜鈦元素於二氧化鉿之中改變電荷井分布對記憶體電特性之影響。在二氧化鉿之中摻雜鈦元素能夠減少二氧化鉿之能隙、電荷井密度與能階深度，因此增加電荷捕捉電容之平帶電壓偏移以及儲存時間。本論文的第四部分，我們根據電荷儲存電容之結果製作出電荷捕捉憶阻式鍺電晶體並且比較不同閘極堆疊之記憶體電特性，如閾值電壓偏移、儲存時間以及讀取抗干擾性。
其中以使用摻雜鈦之二氧化鉿作為捕捉層之閘極堆疊有最好的閾值電壓偏移、儲存時間以及讀取抗干擾性。我們也製作出由荷捕捉憶阻式鍺電晶體組成之2×2突觸陣列，並且量測其不同權重組合下之乘積累加運算結果，藉此驗證電荷捕捉憶阻式電晶體作為突觸元件用於神經網路硬體加速之可行性。並且比較不同閘極堆疊對於2×2突觸陣列與理想行為之偏差的影響。其中以使用摻雜鈦之二氧化鉿作為捕捉層之閘極堆疊有最小的偏差。本論文的最後一個部分，我們使用NeuroSim模擬器搭配多層感知器或卷積神經網路進行使用突觸元件加速圖形辨識之模擬。探討突觸元件之三種非理想特性對於圖形辨識準確度之影響。最後，我們從電荷捕捉憶阻式鍺電晶體之閘極給予
電壓脈衝調變其通道電導，我們比較其電壓脈衝與通道電導關係之非線性度和通道電導之開關比。透過改變電壓脈衝寬度來降低電壓脈衝與通道電導關係之非線性度、增加通道電導之開關比。我們使用NeuroSim模擬器來比較不同閘極堆疊之電荷捕捉憶阻式電晶體作為突觸元件用於神經網路硬體加速之性能，並且和其他形式之突觸元件比較。其中以使用摻雜鈦之二氧化鉿作為捕捉層之電荷捕捉憶阻式電晶體有最好的特性與辨識準確度。
以鈦摻雜二氧化鉿與氧化鋁作為閘極介電層之鍺基板上憶阻式類神經電晶體應用於神經網路加速之研究
為了解決Sonos Play:1 的問題，作者鍾宛萱 這樣論述：
於此篇論文中，我們使用鍺基板搭配兩種閘極介電層製作出電容，分別為(1)氧化鋁/二氧化鉿/氧化鋁以及(2)氧化鋁/鈦摻雜二氧化鉿/氧化鋁。在沉積鈦摻雜二氧化鉿此層中，我們改變此層的二氧化鉿與二氧化鈦之比例，包含 9:1(H9T1)、19:1(H19T1)、29:1(H29T1)。此外，我們亦沉積原子比例為1:1(HT)之鈦摻雜二氧化鉿的條件。在製程結束後，我們進行了平帶電壓平移以及儲存電荷的保持能力之量測。我們發現相比二氧化鉿，鈦摻雜二氧化鉿的條件具有較大的平移量及較佳的保存能力。不僅如此，為了得知二氧化鉿結合鈦金屬此電荷捕獲層的陷阱數量以及鈦金屬所佔的比例，我們也去量測在變溫下的儲存電荷的保
持能力跟材料分析。從結果看來，當鈦金屬所佔的比例越低，便會存在較多的陷阱數量，使得平移量獲得改善。為了達到應用在類神經網路上的加速的目的，我們製作出憶阻式電晶體作為類神經電晶體。閘極介電層的條件包含(1)氧化鋁/二氧化鉿/氧化鋁以及氧化鋁/二氧化鉿結合鈦金屬/氧化鋁，而在鈦摻雜二氧化鉿此層中，我們選擇從電容量測結果中較好的條件，包含H29T1、HT。首先，我們進行了閾值電壓平移以及儲存電荷的保持能力之量測，相比之下二氧化鉿，鈦摻雜二氧化鉿的條件具有較大的平移量。另外我們亦透過量測閘極漏電流，去確認在給予較大的正負脈衝電壓下介電層的品質是否良好。至於讀取的擾動量測則是為了去觀察寫入後讀取權重值的
擾動大小。其次，我們也實際做出2x2的憶阻式電晶體陣列作為類神經網路應用，並去討論突觸前神經元與突觸後神經元在不同權重下的關係。最後，我們於憶阻式電晶體的閘極上給予不同的脈衝電壓，來達到類神經網路之加速，包含相同的、階梯狀的以及最佳化的脈衝圖形。而最佳化的脈衝圖形可以達到最大的開關比以及較好的非線性度。接著我們把量測出的結果，即權重及脈衝的關係帶入NeuroSim+模擬器，針對手寫辨識數字的資料庫中去做辨識準確度的模擬。跟所有例子相比，HT的條件可以達到最高的辨識準確度，高達91%，這是因為具有較好的非線性度以及較大的開關比所導致的。