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人类视网膜通过感知光信号收集丰富的动态图像,并对其进行预处理,进而加速下游视觉皮层的任务识别。传统硅视觉芯片的信号感知、存储,与处理单元相互独立,各单元之间大量频繁的数据传输和模数转换,不仅产生大量的能耗,而且严重限制了算速。
人类视网膜通过感知光信号收集丰富的动态图像,并对其进行预处理,进而加速下游视觉皮层的任务识别。传统硅视觉芯片的信号感知、存储,与处理单元相互独立,各单元之间大量频繁的数据传输和模数转换,不仅产生大量的能耗,而且严重限制了算速。这一局限性随着摩尔定律的减速进一步加剧。因此,开发柔性且具有“感算一体”特征的光电材料和器件,对于实现低功耗高算速的边缘计算器件具有重要意义。
人类视网膜通过感知光信号收集丰富的动态图像,并对其进行预处理,进而加速下游视觉皮层的任务识别。传统硅视觉芯片的信号感知、存储、和处理单元相互独立,各单元之间大量频繁的数据传输和模数转换,不但会产生大量的能耗,还严重限制了算速。这一局限性随着摩尔定律的减速进一步加剧。因此,开发柔性且具有“感算一体”特征的光电材料和器件,对于实现低功耗高算速的边缘计算器件具有重要的意义。

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