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传统计算机技术正面临着根本性的限制，这些限制与硬件架构（冯·诺依曼瓶颈）、晶体管的集成密度（摩尔定律的终结）以及估计功耗的大幅增加有关。这些限制极大地刺激了对新颖和非传统计算概念的研究。1 神经形态工程领域旨在通过设计新型计算硬件来解决这些挑战，这些计算硬件从生物学原理中汲取灵感，例如信号阈值、突触可塑性、并行性和层次结构或内存计算。2 在过去十年中，忆阻器件作为神经形态硬件设计中的基本构建单元发挥了关键作用，重大努力集中在大规模集成
纳米级进展 - RSC 出版
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