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3新兴技术:忆阻器,自旋电子学和2D材料


伦敦大学学院和剑桥大学的研究人员发表了题为“记忆、自旋电子和基于2d材料的设备以改进和补充计算硬件”的新技术论文。“在数据驱动的经济中,几乎所有行业都受益于信息技术的进步,强大的计算系统对快速技术更新至关重要。»阅读更多

用于神经形态计算的节能记忆电容器设备


数据密集型计算操作,例如训练神经网络,对于人工智能的应用是必不可少的,但却是能源密集型的。一种解决方案是开发专门的硬件,神经网络可以直接映射到这些硬件上,例如,记忆设备阵列可以被训练成并行的乘法累加操作。这里我们展示了……»阅读更多

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