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复旦大学陈琳教授/山东大学王天宇、孟佳琳教授Nano Letters：类脑器件新进展：铁电/反铁电芯片赋能心脏影像AI识别诊疗

BioMed科技 2025-08-25 19:19

文章摘要

背景：随着人工智能和边缘计算发展，传统冯·诺依曼架构存在"内存墙"问题制约算力效率。研究目的：开发基于铁电/反铁电协同机制的HfZrOx忆阻器件，解决现有神经形态计算硬件能耗高、状态不稳定的难题。结论：该器件在低电压下实现低能耗编程，耐久性超过10^9次循环，应用于心脏磁共振图像识别准确率达92.7%，展现出在智能医疗影像处理中的实际应用潜力。

复旦大学陈琳教授/山东大学王天宇、孟佳琳教授Nano Letters：类脑器件新进展：铁电/反铁电芯片赋能心脏影像AI识别诊疗

查看文献： Ferroelectric/Antiferroelectric HfZrOx Artificial Synapses/Neurons for Convolutional Neural Network–Spiking Neural Network Neuromorphic Computing
查看期刊：Nano Letters

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