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清华大学电子系研究结果新进展

• 清华大学电子系陈宏伟课题组在集成光计算领域取得进展机器学习技术已广泛应用于高性能信息处理领域，与此同时，在解决各类复杂任务时对于计算容量、计算速度以及能耗等的要求也越来越高。然而，现有硬件的计算速度受到传统冯·诺依曼体系结构的严重限制，随着计算过程所需时间的增长，计算效率将变得低下，能耗也会更大。近年来，光子方法在执行涉及复杂计算的深度学习过程方面显示出了非凡潜力，国内外多家研究机构陆续提出了集成光子神经网络的新架构，如基于马赫增德尔干涉仪（MZI）、微环谐振腔（MRR）以及波分系统设计的光子神经网络等。
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