基于纳流体的神经形态器件研发

来源 :2017全国纳米材料与纳米科技会议 | 被引量 : 0次 | 上传用户:zhuzhongbao2005
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  神经形态计算(neuromorphic computing)是将生物神经网络的概念应用于计算机系统设计,期望实现智能化信息处理,在大幅提高计算性能的同时显著降低功耗。当前,神经形态计算的研究可大致划分为:①底层的神经形态器件(硬件)与②顶层的训练算法与架构(软件)。其中,硬件研发一个重要方向是探索基于新材料与新结构的人工突触与神经元,核心问题包括实现突触的基于脉冲时序的可塑性(STDP)等等。
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流体储存和分离材料,如COF、MOF、碳材料等,有着优良的性能和广泛的应用;但由于其种类繁多,如何从众多的结构中找寻出具有最优性能的材料是材料设计和定向合成的关键问题。目前分子尺度上的主流方法是通过分子模拟来实现;但由于分子模拟计算效率较低,不利于大尺度和大规模计算。
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