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网上打鱼游戏平台:因为传统的数字人工视觉系统能耗高的缺点

时间:2021/4/10 14:14:04  作者:  来源:  浏览:60  评论:0
内容摘要:记者从沈阳材料科学国家研究中心、中国科学院金属研究所,该研究所已与南京科技大学合作,苏州纳米技术研究所、中国科学院东北大学南京大学等单位研制出一种柔性碳纳米管-量子点神经形态人工视觉光电传感器。最近,这项研究成果发表在《自然通讯》杂志的网络版上,题目是“神经形态视觉系统的柔性超灵敏光电传感器阵列”。人工视觉系统的开发不...

记者从沈阳材料科学国家研究中心、中国科学院金属研究所,该研究所已与南京科技大学合作,苏州纳米技术研究所、中国科学院东北大学南京大学等单位研制出一种柔性碳纳米管-量子点神经形态人工视觉光电传感器。最近,这项研究成果发表在《自然通讯》杂志的网络版上,题目是“神经形态视觉系统的柔性超灵敏光电传感器阵列”。

人工视觉系统的开发不仅需要重现人工系统的灵活性、复杂性和适应性,还需要通过高效的计算和简洁的方法来实现。目前,人工视觉系统通常使用传统的互补金属氧化物半导体(CMOS)或电荷耦合器件(CCD)图像传感器,这些传感器与执行机器视觉算法的数字系统相连,以实现人工视觉功能。

因为传统的数字人工视觉系统能耗高的缺点,大尺寸,高成本,研究小组设计并准备一个1024像素灵活的神经形态光电传感器阵列,其中cesium-lead溴化钙钛矿量子点作为光敏层和上镜的电荷俘获层和半导体碳纳米管薄膜作为电荷传输层。两者的结合具有良好的柔韧性,能形成均匀大面积的膜层,并能保持长期的稳定性。同时,光电传感器阵列集光感、信息存储、数据预处理等功能于一体,类似于生物系统的行为,实现了信息的实时并行处理,对模拟生物视觉处理的人工视觉系统具有重要的启发意义。此外,该研究还首次发现了一个在极端黑暗条件下对神经形态强化学习做出反应并完成学习的案例。

基于这种神经形态的光电传感器,研究人员希望通过电路设计构建一个功能更强大的人工神经网络,模拟大脑对信息的处理,并实现对已知数据的相关性和特征的学习,从而获得未知数据更强大的处理能力。


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