最大神经形态计算机研制成功

该校的研究团队成功开发出一款先进的类脑神经形态设备，该设备能够模仿人类大脑处理信息的方式，无需依赖外部计算机，即可实时执行多项复杂任务。这款设备不仅能够实时检测手势动作，还能存储记忆并处理视觉数据，为高级机器人...

然而，在计算堆栈的每个层级仍然存在诸多挑战，必须加以解决，才能使大规模神经形态计算机真正走向实用化并被广泛应用。图1：神经形态计算系统的发展进程 图1展示了神经元数量（y轴）、芯片与计算板的规模随时间（x轴）增长的...

IT之家5月14日消息，澳大利亚皇家墨尔本理工大学（RMITUniversity）的研究团队开发出一款先进的类脑神经形态设备，该设备能够模拟人脑处理信息的方式。这一紧凑型系统无需依赖外部计算机，即可实时检测手势动作、存储记忆并...

专利摘要显示，本发明涉及计算机视觉技术领域，揭露了动态场景快速识别的神经形态视觉计算方法及系统，包括：获取动态场景的量子动态图像，并识别量子偏振特性，以对量子动态图像进行干扰特征分离，得到干净信息序列；...

如果基本技术问题在未来几年得到解决，随着超低功耗和高速神经形态计算机的发展以及对神经形态设备需求的推动，神经形态计算市场预计将从2025年的2亿美元增长到2035年的220亿美元。针对这些日益紧迫的问题，本神经形态计算与...

研究团队成功开发出一款先进的类脑神经形态设备，这一设备能够以类似人脑的方式实时处理视觉数据和手势动作。这一创新的紧凑型系统无需依赖外部计算机，展现出在高级机器人技术和自动驾驶汽车领域的巨大潜力。根据RMIT大学教授...

先进的神经形态工程方法恢复脑损伤后的神经活动：再生医学的创新 引用本文：Pisarchik AN,Gerasimova SA,Lebedeva AV,Levanova TA,Malkov AE,Mikhaylov AN,Smirnov LA.Advanced neuromorphic engineering approaches for ...

该多所大学合作的研究成果于3月31日发表在《自然通讯》上，起源于特柳赖德神经形态与认知工程研讨会，由Chakrabartty和第一作者、麦凯尔维工程学院普雷斯顿·M·格林电气与系统工程系的研究生Zihao Chen共同主导。Chakrabartty...

在此背景下，具有存算一体特性的神经形态器件因其 固有 的类脑信息处理机制，被公认为是突破\

这些性能支持了 1T-OECN 未来在脑-机接口（BCI，Brain-Computer Interface）、生物体内神经形态计算（Neuromorphic Computing）、柔性可穿戴神经电子设备等领域的潜在应用。用一个器件打造仿生神经元的梦想 纪君朋表示，在人类...