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神经形态计算有望通过模仿人脑结构和功能的高效设备和电路为人工智能带来卓越功能。传统 CMOS 晶体管仅提供易失性开关，而新兴非易失性存储器技术提供的非易失性模拟行为有望成为神经形态计算系统的潜在硬件组件。特别是，忆阻器和自旋电子器件（其中除了电子电荷外还操纵电子自旋）因其仿生特性而受到广泛关注。在这个三讲的教程中，我将描述和分析在神经形态计算系统中使用自旋电子和新兴技术模拟神经生物学行为的各种技术。与遵循从物理到整个系统性能的单个设备垂直集成的传统演示不同，本课程评估了各种神经形态计算范例在人工神经网络中利用新兴技术行为的有效性。
采用自旋电子和新兴技术的神经形态计算
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