标签:Münster大学

研究报告:12月5日
通过杰西·艾伦- 2022年12月5日-意见:0

来自麻省理工学院(MIT)的研究人员基于排列在阵列中的质子可编程电阻开发了一种模拟深度学习处理器。在处理器中，增加和减少质子电阻的电导可以实现模拟机器学习。电导由质子的运动控制。»阅读更多

电源/性能位:2月23日
通过杰西·艾伦- 2021年2月23日-意见:0

现在有许多处理器和加速器专注于加速神经网络性能，但Münster大学、牛津大学、瑞士洛桑联邦理工学院(EPFL)、IBM欧洲研究院和埃克塞特大学的研究人员表示，通过使用可以处理mu的光子张量处理器，AI处理可能会更快。»阅读更多

功率/性能位:3月11日
通过杰西·艾伦- 2019年3月11日-评论:0

阿尔托大学和芬兰VTT技术研究中心的研究人员提出了一种更快地从量子比特中读取信息的方法，量子比特是量子计算机的组成部分。目前，即使在低温环境中，它们对中断也非常敏感，量子信息的保存时间不到一毫秒。在现在用于从量子比特读取信息的方法中…»阅读更多

电源/性能位:1月14日
通过杰西·艾伦- 2019年1月14日-评论:0

牛津大学、埃克塞特大学和Münster大学的研究人员提出了一种全光存储单元，可以在比以前芯片上可能的更小的空间内存储更多的光学数据(5位)。光存储单元利用光在相变材料Ge2Sb2Te5中编码信息。激光使材料在有序和…之间变化。»阅读更多

系统位:10月3日
通过安Mutschler- 2017年10月3日-评论:0

来自英国和俄罗斯的一组研究人员表示，一种结合了光和物质的“魔尘”可以用来解决复杂问题，这一进展最终可能会超过最强大的超级计算机的能力。毕业于英国剑桥大学、南安普顿大学和卡迪夫大学。»阅读更多

电源/性能位:9月22日
通过杰西·艾伦- 2015年9月22日-评论

来自牛津大学、Münster大学、卡尔斯鲁厄理工学院和埃克塞特大学的研究人员组成的团队生产出了首个全光子非易失性存储芯片。这种新设备使用了用于可重写cd和dvd的相变材料Ge2Sb2Te5 (GST)来存储数据。这种材料可以制成非晶态，就像玻璃一样。»阅读更多

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