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摘要
随着信息技术和大数据时代的迅猛发展,计算效率和速度逐渐受到冯·诺依曼架构的制约。神经形态类脑计算通过模拟大脑的运行机制实现存算一体化逐渐成为研究热点。光电器件和神经元遵从的动力学具有数学同构性,利用这种同构性可以实现基于光电器件的神经形态类脑芯片,实现类脑的学习、决策、认知等数据处理和分析功能。系统总结了光电类脑器件的工作原理,基于光电类脑器件构建的人工神经元,以及在此基础上构建的神经形态类脑芯片。随着基于光电器件的神经形态类脑芯片逐渐向着高集成度和低功耗方向发展,其必将会在神经形态类脑计算领域扮演越来越重要的角色。
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