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清華大學電子系研究結果新進展

• 清華大學電子系陳宏偉課題組在集成光計算領域取得進展機器學習技術已廣泛應用于高性能信息處理領域，與此同時，在解決各類復雜任務時對于計算容量、計算速度以及能耗等的要求也越來越高。然而，現有硬件的計算速度受到傳統(tǒng)馮·諾依曼體系結構的嚴重限制，隨著計算過程所需時間的增長，計算效率將變得低下，能耗也會更大。近年來，光子方法在執(zhí)行涉及復雜計算的深度學習過程方面顯示出了非凡潛力，國內外多家研究機構陸續(xù)提出了集成光子神經網絡的新架構，如基于馬赫增德爾干涉儀（MZI）、微環(huán)諧振腔（MRR）以及波分系統(tǒng)設計的光子神經網絡等。
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