【摘 要】
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人工智能技术的发展为人机交互、感知系统、机器人及假肢的控制等带来了革命性变化,同时对复杂数据的处理和人机交互界面提出了新的要求。不同于目前基于软件系统和冯·
【机 构】
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中国科学院苏州纳米技术与纳米仿生研究所
【基金项目】
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国家重点研发计划(2018YFB1304700),国家自然科学基金委面上项目(61574163,61801473),江苏省自然科学基金杰出青年科学基金项目(BK20170008,BK20160011)
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人工智能技术的发展为人机交互、感知系统、机器人及假肢的控制等带来了革命性变化,同时对复杂数据的处理和人机交互界面提出了新的要求。不同于目前基于软件系统和冯·诺依曼构架实现的神经网络,人脑运算方式具有高效率和低功耗的特点。因此,在硬件层面上模拟人脑的神经拟态器件,对构建新的运算系统具有重要意义。此外,神经拟态器件能够将传感器数字信号转变成类神经模拟信号,有望实现与生物神经信号的兼容,构建智能、高效的人机交互界面。因此,神经形态器件受到了广泛研究,其相关材料、制备工艺和器件结构不断得到优化,例如基于
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