【摘 要】
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基于冯·诺依曼架构的现代计算机体系,在过去的几十年里推动了信息技术的迅速发展,而计算单元与存储单元相互独立的结构设计使其在运算能力、速度以及功耗等方面表现出了局限性,同时在处理非数值问题方面变得不再有效.因此,探索新一代神经形态信息技术,将有助于推动以高性能计算机为基础的人工智能领域的迅速发展.近年来,受到人脑低功耗、高效并行运算方式的启发,人工神经网络的出现为复杂环境下的非数值问题,如模式识别、视觉感知等,提供了新的解决策略.而这,正是一位“90后”男孩执着追求的方向,他就是孙翊淋.
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基于冯·诺依曼架构的现代计算机体系,在过去的几十年里推动了信息技术的迅速发展,而计算单元与存储单元相互独立的结构设计使其在运算能力、速度以及功耗等方面表现出了局限性,同时在处理非数值问题方面变得不再有效.因此,探索新一代神经形态信息技术,将有助于推动以高性能计算机为基础的人工智能领域的迅速发展.近年来,受到人脑低功耗、高效并行运算方式的启发,人工神经网络的出现为复杂环境下的非数值问题,如模式识别、视觉感知等,提供了新的解决策略.而这,正是一位“90后”男孩执着追求的方向,他就是孙翊淋.
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