超光谱存储内计算与光频梳和可编程光存储器的应用 导言 近年来，机器学习的突破促进了包括医疗、金融、零售、汽车和制造业在内的多个行业的革命性发展。这些转变导致对广泛的矩阵-向量乘法运算(mvm)需求激增，这对于大规模优化和深度学习算法是至关重要的。然而，这种日益增长的计算需求挑战了传统的冯·诺依曼数字电子计算机架构，该架构将存储器和处理单元分开，从而导致“冯·诺依曼瓶颈”，即数据在存储器和处理器之间的传输速度限制了整体系统性能。为了解决这一性能瓶颈，存储内计算作为一种变革性的解决方案浮现出来，它通过将非易失性存储元素直接集成到处理器中，推动更高效的数据移动、降低能耗和实现高度并行计算。 与此同时，光学计算系统因其天生适合并行数学运算而重新引起了关注。这些系统自几十年前首次出现以来，已经取得了显...

科研报道：合成磁场在偏振光子的电控工程 学术背景及研究目的 近年来，合成规理论（synthetic gauge theory）在非磁性光子系统中已经展现了其在控制光传播及其状态演化方面的潜力。然而，此前通过不同机制生成的合成磁场在控制光子偏振方面均未能取得明显成效。此外，以往报道的磁场通常是在固定几何配置下合成，难以实现调控。因此，对于光子的工程合成磁场仍然是一个充满挑战的课题。本文提出了一个普遍的自旋1/2理论框架，并在工程化的各向异性介质中合成了用于控制不同偏振光子的磁化向量。 论文来源 本文由Guohua Liu，Zepei Zeng，Haolin Lin，Yanwen Hu，Zhen Li，Zhenqiang Chen和Shenhe Fu等人撰写，所属机构包括Jinan Univer...

电感磷光感知的阈值与机制 背景介绍 电磁场（Magnetic Field，简称MF）对人类身体的影响一直是科学研究的热点。极低频磁场（Extremely Low-Frequency Magnetic Field，简称ELF-MF）在日常生活中广泛存在，主要来源于电力线（50/60 Hz）和家庭电器。这些磁场在人体内会感应出电场和电流，进而可能调节大脑功能。一个特定现象——电磁磷光（Magnetophosphene），即由于磁场诱发的闪烁视觉感知，是国际电磁场暴露指导方针的基础之一。 电磁磷光现象早在1896年由法国医生Jacques-Arsène d’Arsonval首次观察到，该现象后来在一些小型非重复性研究中得到验证。近几十年来，关于电磁磷光的研究却相对较少，尤其是在家庭频率（即50 H...

近年来，燃料电池作为一种清洁、可再生的能源技术，得到广泛关注。然而，燃料电池的广泛应用面临着氧还原反应（ORR）电催化剂的稳定性问题。具有化学有序结构的L10-PTM间金属纳米晶体（INCs），因其较低的形成能量（例如，有序L10-PTFE的原子形成能约为-0.232 eV）和较高的内聚能，显示出比无序A1-PTM更高的稳定性，这使其成为燃料电池领域里极具潜力的电催化剂之一。然而，实现这种有序结构所需的高温退火处理（通常>600°C）常导致严重的颗粒烧结、形态改变，以及降低其有序度，使得这种电催化剂难以规模化生产，并限制其在燃料电池中的实际应用。 为解决上述问题，本研究团队提出了一种新型的低熔点金属（M’ = Sn，Ga，In）诱导键强度削弱策略，以降低活化能（Ea），促进PTM（M = N...

滑模控制在不确定分数阶反应扩散忆阻神经网络中的应用 近年来，随着神经网络在各种领域的广泛应用，对其控制和稳定性研究也越来越受到关注。分数阶（fractional-order, FO）忆阻神经网络（memristor neural networks, MNNs）由于其能够模拟生物神经突触的特点，在信息处理和学习等方面展示了独特的优势。然而，MNNs 在应用中面临诸多挑战，如系统的不确定性、信号传输的时滞以及复杂的时空演化特性，这些因素可能导致网络的不稳定和性能下降。因此，研究一种强鲁棒性的控制方法来解决这些问题具有重要的理论和实际意义。 在背景介绍部分，需要首先介绍忆阻器（memristor）的基本概念及其在神经网络中的应用。忆阻器作为电感、电容、以及电阻之外的第四类电子元件，由Chua于19...

异构霍普菲尔德神经网络的研究：适应性激活函数与忆阻器结合的动态行为分析 本研究背景探讨了神经网络中非线性因素对系统动态行为的影响。尤其是激活函数和忆阻器(memristor)做为非线性因素，常被用于构建混沌系统和模拟突触行为。霍普菲尔德神经网络(Hopfield Neural Network, HNN)因其独特的网络结构和生成复杂脑样动态的能力，而受到广泛关注。再者，当前研究多集中于使用固定激活函数的神经元对系统动态的影响，而对异构激活函数组合的研究较少。 本文由Chunhua Wang、Junhui Liang和Quanli Deng撰写，分别来自湖南大学计算机与电子工程学院和粤港澳大湾区研究院。文章在2024年1月28日提交，2024年5月21日被《Neural Networks》期刊接...

异质共存吸引子、大尺度幅度控制和中央循环忆阻神经网络的有限时间同步 学术背景 忆阻器因其类似大脑突触的记忆性和非线性等物理特性，在类脑神经网络的混沌动力学研究中具有巨大理论和实际意义。近年来，随着大数据和人工智能领域的发展，传统的固定神经网络模型在映射大脑结构和功能上的局限性逐渐显现，这成为形态神经学研究进一步发展的主要障碍。自2008年HP实验室首次发展出物理非线性忆阻器以来，忆阻器在人工神经网络领域受到了广泛关注。忆阻神经网络（Memristive Neural Networks, MNNs）的构建对于研究人脑结构与功能之间的关系、分析人脑神经系统机制、以及增强人工智能决策、优化自适应控制和加速硬件计算都是极其重要的。 论文来源 这篇文章《Heterogeneous Coexisting...

基于磁性粒子成像的微创成像和传感方法及其植入式电子电路的应用 学术背景 在现代医学中，微创和生物相容性的植入式生物电子电路被广泛用于长期监控体内的生理过程。然而，这些设备在体内成像和同时提取传感器信息的方法依旧稀缺且成本高。磁性粒子成像（Magnetic Particle Imaging，MPI）因其零背景信号、高对比度、高灵敏度和定量成像能力，成为解决这一问题的理想选择。与增大组织深度而不被吸收的磁信号不同，MPI不涉及辐射剂量，提供了安全有效的成像途径。 论文来源 这篇论文题为“基于磁性粒子成像的微创成像和传感方法及其植入式电子电路的应用”，由Zhiwei Tay, Han-Joon Kim, John S. Ho和Malini Olivo等作者完成。论文发表在2024年5月的IEEE ...